
阿里巴巴
阿里云智能-销售运营(前线)-重庆
阿里云智能-销售运营(前线)-重庆
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公销售运营(SFE)
销售运营(SFE)
Maas
云计算
商业化策略
大模型
数据分析
销售运营
项目管理
Ppl分析
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里AI前沿赛道、高成长潜力、高压快节奏、薪酬优厚
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
2.8万
比销售运营(SFE)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 4820 个在招 · 其中销售运营(SFE) 4 个
市场机会
选择不多
重庆 · 销售运营(SFE) · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于阿里云智能集团,主要负责前线销售运营工作
核心职责包括制定AI大模型及MaaS业务的销售策略与打法,通过数据分析挖掘业务问题并提供解决方案,同时负责重点项目的跟踪管理与标杆案例沉淀,以推动商业化落地和团队赋能
最低要求
-5 年相关岗位工作经验(行业运营、销售运营、战略规划或咨询等方向)
具备独立思考与分析问题能力,有敏锐洞察力,思路清晰、缜密
具备出色的沟通能力和团队合作精神,能借助各方力量推动规则、制度等落地
具备数据分析和逻辑判断能力,能独立分析和处理问题,有很好的前瞻性和全局观
理解大模型/生成式 AI 的技术特性与商业化逻辑(如 MaaS、RAG、Agent、多模态等的应用价值),熟悉云计算、大数据者优先
工作职责
协助制定阿里云业务线重点行业打法与策略规划,聚焦大模型、MaaS(模型即服务)及生成式 AI 在行业的落地路径,主导 AI 原生新场景、新市场的孵化与商业化验证
具备较强的数据分析能力,能综合销售数据、PPL(销售漏斗)数据、模型调用量/Token 消耗/Credits 消耗、MaaS 战役营收情况等业务数据,帮助业务发现问题、甄别问题根因并提供可落地的解决方案
具备销售策划能力,能围绕大模型与 MaaS 的商业化模式(如 API 计费、PPU、专属模型部署/私有化等)设计销售策略,负责销售活动策划、销售制度的制定与管理
具备大项目跟踪能力,能针对行业线重大项目(尤其是大模型/MaaS 标杆项目)进行全周期跟踪,追踪过程问题、预判风险、推动项目闭环,并对丢单进行复盘与归因
沉淀行业标杆案例与最佳实践,形成可复制的打法,反哺行业策略与团队赋能
优先资格
具备市场营销、战略规划或咨询经验者优先
有 AI/大模型相关行业落地、MaaS 商业化或数据分析实战经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型风口,接触前沿技术与高价值客户,平台资源雄厚,个人职业背书强
- 适合具备逻辑思维能力强、对AI技术感兴趣且渴望在高速变化的互联网大厂中快速成长的求职者
缺点 / 挑战
- 业务迭代快,对新技术理解要求高,需应对高强度的业绩压力与复杂的跨部门协作
角色解读
- 可向阿里云行业解决方案专家、高级销售运营经理或业务线战略负责人方向发展,深耕AI商业化领域
- 作为前线销售运营的BP角色,深入业务一线,利用数据驱动销售策略的制定与优化
- 需要精通数据分析工具与方法论,深刻理解大模型及MaaS的商业化逻辑,具备优秀的跨部门沟通与项目推进能力
申请策略
- 面试时重点展示如何通过数据发现业务痛点并推动解决的实际案例,体现闭环思维
- 突出过往在销售运营、数据分析或战略规划方面的具体成果,特别是与AI、云计算相关的实战案例
- 补充学习大模型基础原理、MaaS商业模式及主流云产品的计费体系,提升商业敏感度
面试指南
- 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)阐述过往经历,强调数据驱动的决策过程和最终的业务产出
- 你如何理解MaaS模式的商业化难点?
- 请分享一个你通过数据分析发现销售问题并推动解决的案例
- 面对一个大模型标杆项目,你会如何进行全周期管理?
- 如何看待当前生成式AI在垂直行业的落地挑战?
- 深入研究阿里云最新的大模型产品矩阵及MaaS相关政策,准备1-2个完整的业务分析案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里作为头部大厂,薪酬福利体系完善,虽未明确披露具体数字,但行业内竞争力强。
薪资信号未披露(AI估算:2.0千–3.5万/月)
成长发展
90较高
岗位聚焦AI大模型前沿领域,技术栈新颖,成长空间巨大,符合发展性动机的高分特征。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、MaaS、生成式AI、RAG、Agent、多模态
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂销售运营岗通常伴随较高的工作强度和快节奏,WLB相对一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
推动AI技术在行业的落地与应用,具有一定的社会创新价值和技术进步意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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