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阿里云智能-AI架构师-新金融华南架构师团队

阿里云智能-AI架构师-新金融华南架构师团队

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 4.0–7.0万 · AI 参考估算
高级经验
学历未注明
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Ai Agent
Maas
Rag
云计算
售前技术支持
大模型
客户沟通
招投标
解决方案架构

值不值得投

81综合评分

综合评分 81

阿里核心AI售前架构师,高薪高成长,挑战与机遇并存

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

5.5万

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 4910 个在招 · 其中解决方案 85 个

市场机会

选择面较广

深圳 · 解决方案 · 约 130 个在招

职位详情

关于这个职位

负责新金融华南区域的大模型场景洞察与MaaS解决方案设计,通过售前引导、POC验证及技术策略制定推动项目赢单

需具备全栈AI技术能力,向客户高层展示阿里云竞争优势,并协同产研团队优化产品,实现商业转化与客户满意度提升

最低要求

年以上技术解决方案经验(架构设计、软件开发、SRE),或具备2年以上AI产品/项目、算法工程或AI创业经验

熟悉某个领域的业务场景,有在业务场景中搭建大模型或AI Agent落地的成功案例,并具备行业复制性
具备全栈AI技术理论,了解外部技术发展趋势,能向客户中高层阐述阿里云大模型产品的差异化价值定位和方案的具体优势
能和客户CTO-D及以下层级独立建立技术互信,影响客户AI策略,引导客户做出对阿里云有利的技术选择
熟悉全栈AI产品的功能架构、适用场景、市场策略和竞争策略等,能清晰描述在自身擅长领域内阿里云的完整核心技术优势
能够制作出细分领域的AI解决方案,撰写细分领域的通用招投标材料或汇报模版
在AI大模型方向具备落地实践能力,如数据处理、RAG、大模型部署推理优化、Agent开发等动手实操,向客户中高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势
和客户建立技术客情, 深入了解客户业务,理解客户真实需求,识别、开发商业合作机会,能完成面向客户中高层的方案汇报,影响客户技术选型
能制定正确的产品选型策略、POC测试策略、招投标策略、能独立完成大模型调用一般场景的POC测试
能协调整合跨部门资源,推动上级主管通过跨BU、集团生态和外部资源的整合,保障重大项目赢单,沉淀组织能力
能提出细分领域有效的产品改进意见,推动大模型产品缺陷修复、功能完善、迭代升级

工作职责

客户需求洞察及方案设计

大模型场景洞察:理解客户业务场景、整体技术架构,主动挖掘客户核心业务中的高价值的大模型应用场景,与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准,理解行业内AI场景的价值
方案设计:基于客户业务目标与技术约束,设计端到端MaaS解决方案,涵盖模型选型、工程链路(推理/微调/RAG/Agent)、效果评估体系及上线路径
售前引导和支持与实操能力
结合客户的业务场景需求,通过标杆案例及demo演示展示阿里云大模型的竞争优势,建立在客户侧的技术影响力,影响客户的决策
向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势,确保技术方案与客户业务目标深度绑定
技术验证:动手搭建Prompt、RAG、多Agent工作流及微调实验,快速验证业务可行性,对POC结果的安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议
对客户业务与技术双线相关人员清晰阐述AI带来的效率提升、成本节约或收入增长,建立科学的AI效果评估共识
技术策略制定和项目赢单
分析客户的业务和技术情况,将阿里云大模型产品技术与客户业务需求结合,帮助客户拓展AI应用新场景,推动技术采用
针对重点项目/客户,面向客户高层介绍阿里云大模型产品和解决方案的优势,传递技术价值及其带来的业务收益,引领客户向AI转型,推动项目顺利签约
在售前规划和方案实施过程中,识别并有效应对技术和项目风险,协同产研及交付团队正常履约,实现收入转化,优化阿里云的效果与客户满意度
能力沉淀和赋能
构建可复用的知识资产:沉淀面向细分领域/场景的大模型调用最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档
内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训
产品需求和改进反馈
识别和理解阿里云大模型的技术问题和机会,传递客户需求和反馈给产品团队,影响功能开发和未来产品路线图,保持阿里云产品的市场竞争力
了解客户大模型使用的情况恶化效果,将客户使用中遇到的影响客户体验的问题,反向推动内部解决,推动内部产品解决方案和流程体系的改进

优先资格

AI产品经理(具备市场洞察与跨团队协同经验)

公司的AI项目负责人(具备业务视角和项目落地经验)
大模型公司的算法/工程岗
独立开发者或AI创业者(具备端到端落地能力)

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 处于AI大模型风口,接触头部金融客户,技术视野前沿,平台资源丰富,个人品牌积累快
  • 适合既有扎实技术背景,又热爱与人打交道、具备商业敏锐度的资深技术专家

缺点 / 挑战

  • 业绩压力大,需兼顾技术深度与商务广度,高频出差见客户,对综合素质要求极高

角色解读

  • 可向阿里云行业首席架构师、技术销售总监或AI产品战略负责人方向发展,成为懂技术又懂业务的复合型人才
  • 作为连接阿里云大模型技术与金融客户业务的桥梁,负责从需求洞察到方案落地的全流程
  • 精通大模型技术栈(RAG/Agent/微调),具备深厚的金融业务知识,拥有极强的售前沟通和方案宣讲能力

申请策略

  • 准备1-2个完整的从0到1的大模型解决方案案例,重点阐述如何平衡技术可行性与商业价值
  • 突出大模型落地案例(特别是金融/垂直领域),强调售前赢单金额、客户满意度及方案复用性
  • 强化PPT演讲与高层对话技巧,深入理解金融监管政策与业务痛点,提升招投标文档撰写能力

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)讲述案例,重点突出‘技术+业务’双轮驱动的思维,以及如何处理复杂利益相关者的关系
  • 请分享一个你主导的大模型落地案例,你是如何解决客户痛点的?
  • 面对客户CTO的技术质疑,你如何建立信任并引导其选择阿里云方案?
  • 如果POC测试结果不理想,你会如何调整策略以确保项目赢单?
  • 你认为当前金融行业中,大模型最具潜力的应用场景是什么?为什么?
  • 深入研究阿里云最新大模型产品特性及竞品对比,梳理华南地区重点金融客户名单及其潜在需求,准备针对性的解决方案思路

职位点评

薪资福利90
成长发展95
工作生活50
使命价值80

薪资福利

90较高

作为上市巨头的高级岗位,薪资水平处于行业顶尖梯队,且包含丰厚的股票期权和年终奖,福利体系完善。

薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)

成长发展

95较高

身处AI大模型最前沿,接触大量高价值客户案例,能快速积累行业Know-how和技术实战经验,成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、MaaS、RAG、Agent、微调、推理优化
业务类型profit_center

工作生活

50较低

售前架构师角色通常需要频繁出差拜访客户,工作压力较大,WLB相对普通研发岗位较差,但弹性工作制可能存在。

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

80较高

助力传统金融行业数字化转型,推动AI技术在实体经济中的应用,具有显著的社会价值和行业影响力。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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