阿里巴巴
阿里云智能-解决方案架构师（公共云泛互方向）-北京
阿里云智能-解决方案架构师（公共云泛互方向）-北京
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Agent智能体
Ai基础设施
Data+Ai
Poc演示
售前技术咨询
大模型落地
云原生底座
架构方案设计
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
核心AI业务线售前架构岗，前沿技术栈、高成长空间、薪资竞争力强，但需适应客户导向的工作节奏。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5万
比解决方案中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3430 个在招 · 其中解决方案 53 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责为互联网及AI行业客户提供售前技术咨询与架构方案设计，推动大模型与Agent智能体系统在客户业务中的规模化落地
你需要深入理解客户的Data+AI需求，主导POC演示与技术方案比选，并参与垂直赛道的AI战略洞察，助力客户实现整体AI转型
最低要求
年以上AI领域研发/架构设计/解决方案工作经验
具备端到端的技术影响力：能基于对至少两个细分赛道业务与Agent应用架构的深刻理解，独立完成客户调研与面向AI的业务转型设计，输出完整的技术架构方案，主导demo构建与PoC验证，最终影响客户中高层决策
善于借助AI智能体工具高效率、高质量地产出技术交付物，具备优秀的审核品位，持续探索前沿AI工具与工程方法在组织内落地
具备优秀的职业素养：出众的沟通表达能力，能面向客户不同层级清晰传递技术价值
开放的协作精神，善于凝聚跨团队资源达成目标
强烈的结果导向，追求卓越的工作成果
熟练掌握以下至少1个细分领域的技术栈：
（1）能体系化地评估大模型能力：持续跟踪前沿模型（语言/多模态/视觉生成）的能力边界与演进趋势，掌握公开基准、业务评测集构建、LLM-as-Judge等评测方法，为客户应用场景完成模型选型并给出可信的效果验证
（2）具备AI全栈的架构规划能力：能协助客户以数据管线沉淀高质量多模态数据，以分布式训练与算力底座支撑模型迭代，以推理引擎与加速技术承载模型规模化调用，以Agent Loop Engineering构建长程自主运行的智能体，最终形成“数据—模型—应用”相互反哺的闭环飞轮，并在效果、性能、成本间做出最优权衡
（3）能为Agent规模化落地构建云原生底座：熟悉Sandbox、Serverless、共享存储等技术，掌握Agent场景下弹性调度、状态管理、安全隔离等架构要点，保障智能体系统在高并发运行下的稳定性与性能
工作职责
负责互联网+AI行业客户的售前技术咨询与架构方案设计，以技术优势建立客户信任，配合销售团队赢单，拉动业务营收增长
作为技术专家，为客户提供AI基础设施、Agent智能体系统建设的解决方案，推动大模型能力在业务与内部效能场景规模化落地，确保方案可实施、有竞争力
参与客户的技术方案比选，基于真实业务场景完成覆盖AI全栈链路的POC演示，在保证业务效果、性能与安全的前提下做到性价比最优
负责某一垂直细分赛道（基础大模型、具身智能、世界模型、AI native、传统互联网等）的AI战略洞察与打法制定，深入理解其Data+AI需求，把握市场与技术发展趋势，推动行业解决方案与合作生态的落地
围绕大模型、Agent、AI Infra等前沿方向，通过内外部技术活动与分享建设行业影响力，沉淀并传播“AI+云”的全栈最佳实践
为客户整体AI转型战略提供技术支持，指导构建安全、弹性、高可用的AI技术架构——覆盖AI基础设施、智能体与模型服务、大数据平台、业务系统、AI Coding工程、企业智能办公体等，以成本、效率、稳定性为度量持续提升其技术能力
优先资格
主导或深度参与过AI工程从方案设计到规模化落地全周期者优先
覆盖更多技术栈者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型爆发的核心赛道，能接触到最前沿的AI基础设施与Agent落地场景，技术视野极佳
- 依托强大的平台资源与生态，能够服务头部互联网与AI企业，积累高价值的行业人脉与实战经验
- 岗位兼具技术深度与商业广度，有助于培养“技术+商业”的复合型顶尖能力
- 需要频繁面对客户中高层，对沟通表达、临场应变及抗压能力要求极高
- 作为售前与架构角色，需平衡技术理想与客户预算、落地可行性，常面临多方博弈
- 适合具备扎实AI技术底座、出色沟通能力，且渴望在AI商业化落地前沿发挥影响力的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- AI技术迭代极快，需要持续投入大量精力跟踪前沿模型与工程方法，学习压力较大
角色解读
- 纵向可晋升为资深解决方案架构师或首席架构师，成为特定行业或技术领域的顶尖专家
- 横向可转型为技术销售管理、云产品业务负责人或AI商业化战略专家
- 为互联网和AI行业客户提供售前技术咨询，设计基于阿里云的AI基础设施与Agent智能体架构方案
- 主导技术方案比选与POC演示，推动大模型能力在客户业务场景中的规模化落地
- 深入特定垂直赛道进行AI战略洞察，制定行业打法并沉淀“AI+云”的最佳实践
- 具备3年以上AI领域研发或架构设计经验，熟悉大模型评估、AI全栈架构规划及云原生底座构建
- 拥有端到端的技术影响力，能独立完成客户调研、业务转型设计并主导PoC验证
- 出色的沟通表达与跨团队协作能力，能向客户中高层清晰传递技术价值并影响决策
申请策略
- 提前研究在公共云泛互方向的最新解决方案与标杆案例，面试时结合具体场景提出自己的架构见解
- 重点突出主导过的AI工程从方案设计到规模化落地的全周期项目，量化业务收益与技术指标
- 详细展示在大模型评估、Agent架构设计或云原生底座构建等细分领域的深度技术实践与PoC成果
- 强调跨团队协作与面向客户中高层的汇报经验，体现技术价值传递与商业影响力
- 系统梳理当前主流大模型的能力边界与评测方法（如LLM-as-Judge），准备1-2个深度的模型选型案例
- 深入了解最新的AI基础设施产品及Agent开发框架，确保与公司产品栈对齐
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出“行动”中的技术决策逻辑和“结果”中的业务收益
- 对于架构设计问题，遵循“业务场景分析 -> 技术选型与权衡 -> 架构设计与PoC验证 -> 落地与优化”的框架进行阐述
- 请分享一个你主导过的从方案设计到规模化落地的AI工程项目，遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
- 如果客户对大模型的效果不满意，认为达不到业务预期，你会如何从技术架构和评测体系的角度去排查和解决？
- 在Agent规模化落地时，如何设计云原生底座来保障高并发下的稳定性、状态管理与安全隔离？
- 面对客户中高层，你如何将复杂的AI技术架构方案转化为他们能理解的业务价值？
- 准备2-3个具有代表性的AI架构设计案例，最好涵盖大模型落地、Agent系统或云原生底座，并准备好应对深度技术追问
- 了解近期的战略重点及公共云泛互方向的典型客户痛点，思考如何用产品矩阵解决这些问题
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
作为核心AI业务线的架构师，薪资具备较强市场竞争力，且福利体系完善，但具体薪资需根据面试定级而定。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位处于AI与大模型落地的最前沿，能深度接触行业头部客户的真实业务场景，技术成长与行业视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent智能体、AI Infra、云原生、LLM-as-Judge、Sandbox、Serverless
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但作为面向客户的售前架构师，通常需要配合客户节奏，可能存在一定的出差或加班压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
推动大模型与Agent技术在千行百业的规模化落地，助力客户实现AI转型，具有较高的行业使命感与技术社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动大模型能力在业务与内部效能场景规模化落地、为客户整体AI转型战略提供技术支持
创新程度开拓性创新（行业首创）
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs