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阿里云智能-前沿部署工程师 FDE-杭州/北京/上海
阿里云智能-前沿部署工程师 FDE-杭州/北京/上海
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公实施工程师
实施工程师
Api集成
Prompt
Rag
云架构
大模型
数据工程
数据库迁移
英语沟通
需求拆解
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术落地岗，成长空间大，需适应跨时区与海外出差，WLB一般
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
3.5万
比实施工程师中位数高
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 2940 个在招
市场机会
选择不多
杭州 · 实施工程师 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位需要你深入海外客户的真实业务场景，基于阿里云的AI、数据与云产品，与客户共同构建可投入生产的应用和解决方案
你将参与从业务问题发现、方案设计到开发部署、效果验证的完整过程，帮助客户将AI能力融入日常业务，并将一线实践沉淀为可复用的产品能力
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业，或具备同等实践能力
具有 3 年及以上软件研发、数据工程或客户侧技术实施经验
在金融、保险、零售或数字原生企业等领域拥有较深的业务积累
具备制造业、汽车、公共服务等其他行业经验亦可
能够直接与客户沟通，将模糊需求拆解为可执行任务，在信息不完整、需求变化的情况下主动推进工作，并对交付结果负责
在 AI 应用与 Agent、数据库迁移与现代化、大数据平台与数据工程至少一个方向具备深入的项目经验，能够清晰说明自己承担的技术工作及取得的业务成果
具有大模型应用实践，理解 Prompt、RAG、工具调用、Agent 工作流及效果评测等常见方法
善于使用 AI 编程工具提高研发效率，并能对生成代码进行验证和优化
熟悉云上应用架构及工程交付流程，具备 API／SDK 集成、自动化部署、监控运维等实践经验，理解企业环境中的权限与数据安全要求
具备英语工作沟通能力，能够开展技术讨论、方案演示和文档编写
能够适应跨时区协作，并根据项目需要赴海外客户现场工作
工作职责
深入客户业务，定义落地目标
与客户业务及技术团队紧密协作，梳理业务流程、系统架构与数据现状，识别高价值场景，明确项目范围、技术路径和可衡量的成功标准
亲自开发，推动从原型到生产的落地
基于大模型、Agent 与云服务快速构建原型，完成或者与产研团队协作关键代码的开发、系统集成和部署，持续迭代至可稳定运行的生产应用
打通企业内部系统与数据
连接客户现有 API、数据库、知识库和业务系统，解决数据质量、权限、网络及遗留系统适配问题
根据项目需要参与数据迁移、数据管道建设和云上架构改造
保障应用效果与运行质量
建立评测、监控和问题定位机制，持续优化任务完成率、准确性、响应速度与运行成本，满足客户对安全、可靠性和可维护性的要求
推动客户实际使用
与客户工程团队开展现场共建、技术培训和知识转移，并负责推动应用融入业务流程，跟踪使用情况及业务收益，发现并推进后续改进机会
沉淀经验，推动产品迭代
将项目中的共性需求与技术问题转化为可复用的组件、Agent Skills、集成模板和实施方法，并与产品、研发团队协作推动改进
优先资格
具有企业级 Agent 平台、复杂工具调用、多 Agent 协作、AI 编程工具推广或多模态应用落地经验
具有大型数据库迁移、大数据平台建设、核心业务系统改造或跨国企业项目经验
具有 FDE、技术咨询、客户联合开发或技术创业经历
具备目标市场所需的日语、韩语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等语言能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的AI大模型和Agent落地场景，技术成长空间大，能紧跟行业技术趋势
- 依托核心云智能平台，能接触到各行业头部客户，积累丰富的ToB业务场景落地经验
- 职业背书强，完善的工程交付体系有助于培养系统性的技术架构与项目管理能力
- 适合具备扎实技术底座、出色沟通能力，且对AI应用落地充满热情，愿意拥抱变化和出差的技术复合型人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁与客户沟通并适应跨时区协作，甚至赴海外现场，对体力和精力要求较高
- 项目交付压力大，需在需求模糊、信息不完整及遗留系统复杂的条件下推动技术落地
角色解读
- 从一线技术实施向资深解决方案架构师或技术专家发展，积累深厚的行业业务Know-how
- 向客户成功管理或技术团队管理方向转型，负责更大规模的跨国项目交付与团队赋能
- 深入客户业务场景，基于阿里云AI和云产品构建应用和解决方案，负责从原型开发到生产部署的全流程
- 打通企业内部遗留系统与数据，解决数据质量、权限及网络适配问题，保障应用效果与运行质量
- 推动客户实际使用，开展现场共建与技术培训，并将一线实践经验沉淀为可复用的产品能力
- 具备大模型应用实践（如Prompt、RAG、Agent工作流等）及云上应用架构与工程交付经验
- 拥有较强的客户沟通与需求拆解能力，能在信息不完整的情况下主动推进工作并对交付负责
- 在AI应用、数据库迁移或数据工程方向有深入项目经验，且具备英语工作沟通及跨时区协作能力
申请策略
- 准备1-2个完整的从原型到生产落地的AI项目案例，重点讲述如何解决客户实际业务问题
- 提前了解阿里云的核心AI和数据产品线（如百炼、通义千问等），展现对云生态的熟悉度
- 突出大模型/Agent应用落地、数据库迁移或数据工程的具体项目经验，量化取得的业务成果
- 强调客户沟通、需求拆解及跨部门/跨国协作能力，展示在复杂环境下的项目推进经验
- 展示英语技术交流和海外项目经验（如有），以及使用AI编程工具提升研发效率的实践
- 深入学习大模型应用开发（如LangChain、Agent工作流）及云原生架构最佳实践
- 提升英语技术交流和方案演示能力，了解金融、零售等目标行业的业务痛点与系统架构
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务价值和技术深度，用数据证明成果
- 采用“需求澄清-方案设计-敏捷迭代-效果验证”的框架回答落地与交付问题，展现工程化思维
- 请分享一个你主导的从原型到生产落地的AI/大模型项目，遇到了哪些技术或业务挑战？
- 如何在需求模糊或信息不完整的情况下，与客户沟通并拆解出可执行的技术方案？
- 在打通企业内部遗留系统或进行数据迁移时，你通常如何设计架构和解决数据质量/权限问题？
- 请描述一次你推动客户实际使用新技术的经历，如何克服客户的抵触情绪或习惯阻力？
- 熟悉阿里云的AI产品矩阵及云架构最佳实践，复习RAG、Agent工作流等前沿技术的原理与实践
- 准备英语自我介绍及常见技术问题的英文回答，模拟跨时区/跨国沟通场景
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
该岗位对AI与云产品技术落地及业务理解要求较高，一线城市同类岗位薪资处于市场中上水平，整体薪酬回报丰厚。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿AI技术落地，能接触各行业头部客户，技术成长和业务视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、Prompt、API/SDK集成、数据库迁移、数据工程
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
岗位需要适应跨时区协作，并根据项目需要赴海外客户现场工作，工作强度和出差频率可能较高，日常办公灵活性受限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
推动AI技术在各行各业的实际落地，帮助客户实现业务升级，具有较强的技术赋能价值，且处于AI高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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