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阿里云智能-算力资源运营高级专家-MaaS业务部-杭州
阿里云智能-算力资源运营高级专家-MaaS业务部-杭州
发布于 10 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公运营管理
运营管理
Gpu集群
Maas
Sql
供应链管理
大模型训练
推理部署
算力运营
经营分析
项目管理
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
AI大模型核心赛道的高阶算力运营岗，技术前沿、成长空间大、薪资丰厚，但跨部门协同与项目推动压力较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比运营管理中位数高
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 3000 个在招 · 其中运营管理 68 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 运营管理 · 约 240 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云MaaS业务部算力资源的全链路运营与经营管理，衔接销售需求与算力供应链，统筹GPU集群与模型产能，建立经营分析体系并推动跨部门协同交付，是兼具技术理解与经营分析能力的综合型岗位
最低要求
业务洞察：具备云计算或互联网资源运营经验，理解 MaaS 业务模式、Token 计费逻辑及推理算力特性，能够从业务与资源视角识别关键问题
技术理解：熟悉 GPU 显存、算力、卡间互联、集群网络和资源拓扑，理解不同 GPU 及集群配置对训练、微调和推理的适配差异
了解模型训练、微调、部署及性能优化链路，能够判断技术方案的合理性
经营分析：具备扎实的经营分析能力，熟悉预算、成本、毛利、产能、利用率及单位经济模型，能够将资源数据转化为经营结论和管理动作
组织牵引：具备 P8 级复杂项目管理与跨部门推动能力，能够将模糊目标转化为清晰的任务、责任、节奏、指标和验收标准，协调多方利益并对最终结果负责
综合素质：具备优秀的逻辑分析、抽象建模、结构化思维和快速学习能力，能够从复杂信息中识别关键变量和主要矛盾
结果导向，对客户交付和资源红线有责任心
工作职责
供需闭环：衔接销售 Pipeline 与算力供应链，建立需求收集、预测评估、资源锁定、调度交付和复盘回收机制，识别需求虚高、供给错配及交付风险，提升预测准确率与供需匹配效率
算力规划：面向大模型训练、微调和推理场景，结合 GPU 型号、性能、集群网络及资源拓扑评估需求，统筹 GPU 集群、模型实例和 Token 产能，解决资源碎片、峰谷不均、地域错配及优先级冲突
工程协同：理解大模型训练、SFT/LoRA 微调、推理部署、模型服务及弹性扩缩容等链路，识别模型、框架、并行策略、上下文长度和并发量对算力消耗的影响，协同算法、研发及基础设施团队推动方案落地
经营分析：建立算力资源经营分析体系，跟踪收入、成本、毛利、利用率、交付率、周转率、单位 Token 成本及项目投入产出，为采购、扩容、回收、调价和客户优先级决策提供依据
组织牵引：协调销售、售前、研发、采购及供应链等团队，平衡客户交付与资源效率
将复杂目标拆解为明确的任务、责任人、里程碑和验收标准，通过例会、看板、预警及升级机制推动交付
机制建设：将资源申请和调拨分配沉淀为标准流程、策略规则与自动化工具，推动资源预测、容量管理、配额分配、监控预警和经营分析的平台化建设
优先资格
复合背景：具备供应链、IDC 资源运营、算力平台调度、AI 工程、经营分析或业财融合经验
有复杂供需体系或重大客户项目的资源决策与交付经验
数据工具：熟练掌握 SQL、Tableau、Power BI 或 Python 等工具，能够独立开展供需预测、经营分析和资源效能评估
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型爆发的核心赛道，MaaS算力资源运营是极具战略价值的岗位
- 能深度接触大模型底层算力调度与商业化落地，积累稀缺的“技术+商业”复合经验
- 依托阿里云计算平台，能接触海量算力场景与顶尖技术团队，视野开阔
- 需要平衡销售前端需求与底层资源供给，跨部门沟通协调成本极高
- 大模型技术迭代快，需持续学习GPU架构、并行策略等底层技术细节
- 经营分析涉及多维数据，对数据敏感度和逻辑抽象能力要求极高
- 适合具备云计算或互联网资源运营背景，懂技术又懂商业，且拥有极强跨部门推动能力与结构化思维的资深复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向MaaS业务线的运营总监、算力供应链负责人或商业化负责人方向发展
- 也可深耕AI基础设施领域，成为算力调度与经营分析的顶尖专家
- 负责MaaS算力资源的全链路运营，打通销售需求与算力供应链，建立供需闭环机制
- 统筹GPU集群与模型产能规划，解决资源碎片、峰谷不均及地域错配等问题
- 建立经营分析体系，跟踪成本、毛利与利用率，为采购、扩容、调价等业务决策提供数据支持
- 深入理解GPU算力、大模型训练与推理链路的技术细节，能判断技术方案的合理性
- 具备扎实的经营分析与财务建模能力，熟悉单位经济模型，能将数据转化为管理动作
- 拥有P8级别的跨部门复杂项目管理与组织推动能力，能协调多方利益并对结果负责
申请策略
- 面试前深入了解阿里云MaaS业务（如百炼平台）的商业模式与Token计费逻辑
- 准备几个通过数据分析和机制优化解决算力资源错配或提升交付率的真实案例
- 突出在云计算、IDC或AI算力领域的资源运营与供需匹配经验
- 展示主导过的复杂跨部门项目，强调如何通过机制建设提升交付效率与资源利用率
- 列举使用SQL/Python等工具进行经营分析、建立数据模型的实际业务成果
- 深入了解大模型训练（如SFT/LoRA）、推理部署及弹性扩缩容的技术链路
- 熟悉GPU集群网络拓扑、显存与算力调度原理
- 提升业财融合能力，掌握单位经济模型与成本利润分析方法
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务洞察-机制建设-跨部门协同-数据验证”的闭环
- 在回答技术问题时，展现对大模型算力消耗底层逻辑的理解
- 在回答经营分析问题时，强调从数据到管理动作的转化能力
- 在过往经历中，你是如何平衡销售前端需求与后端算力供给的？遇到需求虚高或供给错配时如何处理？
- 请分享一个你主导的跨部门复杂项目，是如何将模糊目标拆解并推动落地的？
- 如果GPU资源出现地域错配和峰谷不均，你会建立怎样的机制或策略来解决？
- 如何建立一套算力资源的经营分析体系？你会关注哪些核心指标？
- 熟悉阿里云MaaS相关产品（如PAI、百炼）的架构与计费模式
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
阿里P8级别岗位，薪资与股票激励在市场中具备较强竞争力，符合高级专家的薪酬定位。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
处于AI大模型核心赛道，能深度接触算力调度与商业化前沿，技术视野与业务认知成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MaaS、GPU集群、大模型训练、SFT/LoRA微调、推理部署、弹性扩缩容、SQL、Python
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，但P8级复杂项目管理与跨部门推动通常意味着较高的工作强度与压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
推动AI大模型算力资源的优化配置，助力大模型商业化落地，具有较高的行业使命感与技术价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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