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阿里云智能-技术服务专家-弹性计算方向-成都/北京/杭州
阿里云智能-技术服务专家-弹性计算方向-成都/北京/杭州
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公技术支持
技术支持
Ai大模型
Python/Go
Sre
云原生
云计算
微服务
故障排查
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿技术驱动、高薪稳定、成长性强，但工作强度较大
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
3.5万
比技术支持中位数高
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 4390 个在招 · 其中技术支持 27 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 技术支持 · 56 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里云智能的技术服务专家，主要负责为云和AI产品客户提供复杂疑难问题的技术支持与故障应急处理
同时，作为产研共建的桥梁，挖掘客户需求并推动产品优化与工具开发，利用AI大模型能力构建自助诊断体系，并为重要客户提供专项技术保障
最低要求
年以上AI大模型/云原生/虚拟化系统技术运维、售后、研发经验，有大型项目运维/模块开发/方案设计/实施交付经验， 了解AI和云原生技术原理，具备应用能力
掌握模型调优、性能优化、高可用优化、容量规划、架构优化、容灾建设、等SRE方案架构领域所需要的应对场景、管控思路、常用工具手段等基础知识体系和方法论，基于客户实际业务场景，规划可落地实施的提升方案
可在指导下提炼客户通用需求，能够识别客户的业务需求， 能够为客户输出上AI大模型/模型微调/云原生算力调优/云故障排查/云产品高可用容灾/等方面技术解决方案，能够引导客户理解和应用合理的解决方案，在解决方案实施过程中，能够发现问题，并推动问题在标准解决方案中进行彻底解决
主动沟通和换位思考，有一定的服务意识，能够站在客户的角度急客户之所急，对客户情绪能够进行一定的安抚
了解弹性计算、存储、全栈AI的各项功能和操作，同时对同类开源或友商的产品有所了解
对云产品、微服务、AI大模型相关技术有较体系化的认知，并在1-2个技术方向有所研究，对部分核心源码、AI理论基础和算法模型、开源框架等有一定研读
具备单体架构选型和设计能力，并能对客户和生态技术研发过程的问题具备代码排查能力，具备比较深入的排障能力，能够帮助客户排查并定位产品疑难问题
工作职责
技术支持与问题解决：为客户提供云和AI产品的技术支持，快速定位并解决复杂疑难问题，提供有效的解决方案和产品最佳实践，确保客户业务系统的核心功能和性能达到预期标准
故障应急：参与故障及客情应急处理，负责技术排查，并产出详细的故障技术复盘报告，帮助TAM了解故障细节，协助TAM消除客户故障客情
技术创新与优化：技术探索和创新，持续优化云和AI产品的诊断能力和架构方案，沉淀最佳实践
产品需求、缺陷挖掘与转化：作为客户需求与产品研发之间的桥梁，挖掘/提炼客户痛点与需求，定位日常问题中的产品缺陷，转化为可落地的产品功能或技术优化方案
产品改进方案设计与验证：基于客户场景推进产品改进，确保产品能力与市场需求对齐
产品稳定性治理：通过产品故障、客户应急提炼产品稳定性和共性问题隐患，推动产品缺陷、共性问题和产品架构风险治理，转化为产品版本迭代需求和产品风险治理专项并跟进完结
产品诊断工具开发：提供产品上线后的技术支持（故障排查、性能优化）并推动自动化工具开发，提升服务效率（如运维脚本、监控工具）
产品知识库共建：完善产品技术文档知识库和最佳实践案例
组织内部培训，传递产品技术细节
基于AI大模型能力，开发与优化自助诊断工具和平台，针对通用问题，快速诊断并给出解决方案
探索AI大模型的应用，提升现有售后系统的智能化水平，为客户提供更加精准、高效的自助服务体验
结合客户业务的通用场景，对客户在用云和AI阶段一些专项保障场景中，提供专家能力支持，能够深入挖掘客户需求并可影响产品/客户，完成对客户重要活动的保障
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿云AI技术，积累高端客户服务经验，平台资源丰富，职业背书强
缺点 / 挑战
- 需应对突发故障压力，要求极强的技术深度与软性沟通能力平衡，工作节奏快
- 适合技术基础扎实、热爱挑战、具备良好服务意识和技术热情的工程师
角色解读
- 可向资深技术专家、解决方案架构师或技术管理方向发展，深耕云AI领域
- 负责阿里云及AI产品的客户技术支持，解决复杂技术难题和故障应急
- 精通云原生、AI大模型、SRE架构，具备代码级排障能力和客户沟通技巧
申请策略
- 准备具体的技术攻坚故事，体现从技术到业务价值的转化能力
- 突出云原生/AI项目经验，展示故障排查案例、自动化提效成果及客户成功案例
- 强化AI大模型应用知识，提升SRE方法论及高可用架构设计能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述技术案例，强调技术深度、解决思路及最终的业务价值
- 请分享一个你解决过的最复杂的云产品故障案例
- 如何设计一个高可用的AI推理服务架构？
- 当客户情绪激动时，你如何处理技术争议？
- 如何利用AI大模型提升售后服务的效率？
- 复习云原生核心概念、AI大模型基本原理，准备2-3个详实的故障排查或产品优化案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的核心部门岗位，薪资福利处于行业领先水平，稳定性高。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
涉及AI大模型与云原生前沿技术，且强调产研共建与技术创新，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、云原生、SRE、微服务、虚拟化
成长机会技术创新与优化、产品改进方案设计与验证、组织内部培训
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常节奏较快，虽可能有弹性工作制，但故障应急责任意味着潜在的高强度工作。
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
75中等
通过技术支持助力客户业务成功，推动AI技术普惠，具有明显的社会价值与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号确保客户业务系统的核心功能和性能达到预期标准、为客户提供更加精准、高效的自助服务体验
创新程度积极采用新技术
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