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产品售前解决方案架构师（J106043）
产品售前解决方案架构师（J106043）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Agent工程
Rag
Sglang
Vllm
向量数据库
大模型平台
招投标
私有化部署
解决方案架构
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI技术驱动、高成长性售前架构岗，侧重商业落地与技术攻坚，工作节奏偏快
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
4.8万
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 1350 个在招 · 其中解决方案 22 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度Dumate私有化项目的技术方案设计、POC验证与招投标支持，主导AI组件选型与性能成本承诺
需深入对接客户技术团队，沉淀能源与制造行业可复用方案，并协同内外部团队完成项目签约与交付衔接
最低要求
本科及以上，计算机/软件工程/AI/数学/物理等技术类专业优先
年以上技术工作经验，至少2年大模型/AI平台/分布式系统方向
必须具备的技术深度（任三项以上熟悉、其中至少一项精通）：RAG与Agent工程、大模型平台产品工程经验、代码能力（Python熟练）、熟练使用Dumate或同类agent harness
沟通能力优秀，能与客户CIO/算法负责人/基础架构团队对等对话
工作职责
技术方案主导：负责Dumate私有化项目的方案设计、报价、POC、招投标技术应答
亲自下场跑POC、调推理参数、出benchmark
架构与选型决策：主导配套组件（向量库、Agent、知识库、推理框架）的私有化选型，对性能、成本、可行性三个维度的承诺负责到签约
技术深度对接：能与客户算法/平台/基础架构团队对等技术对话——客户问vLLM/SGLang选型、问RAG召回率优化、问长上下文方案、问MoE推理成本
AI工程化沉淀：在能源央企、大制造行业方向沉淀可复用方案模板，以skill/prompt/MCP等可执行形式沉淀（不是Word），同行业第二单复用率≥60%
跨团队协同：在售前阶段作为研发、交付、产品的对内唯一接口人
签约后向交付完成方案交接
AI Native工作方式：以Dumate agent harness为日常工作底座，标书与方案首稿由agent起草、人审核
具备客户现场用agent现场起草方案/竞品对比/SOW片段的能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿大模型与Agent技术栈，直接参与头部企业核心项目落地
- 依托大厂生态资源，技术视野与行业影响力提升快
- 适合技术功底扎实、热爱与人沟通、渴望将AI技术快速转化为商业价值的复合型工程师
缺点 / 挑战
- 售前节奏快且压力集中，需兼顾技术深度与客户商务诉求
- 高频出差与现场POC测试对工作精力要求较高
角色解读
- 可向资深解决方案专家、AI产品总监或技术销售管理方向发展，深耕垂直行业（如能源、制造）的AI落地咨询
- 负责AI私有化项目的全流程售前技术支持，包括方案设计、POC验证与招投标应答
- 主导技术组件选型并对项目签约的性能与成本指标负责
- 精通RAG与Agent工程架构，熟练掌握Python编程及开源大模型调试
- 具备优秀的客户高层技术沟通与需求转化能力
申请策略
- 提前研究目标产品特性及能源/制造行业痛点，准备1-2个完整的端到端售前项目复盘案例
- 突出主导过的大模型私有化部署案例，量化POC成功率与方案复用率
- 详细列出掌握的Agent框架、向量库及Python工程能力
- 强化Prompt Engineering与MCP协议实操，补充招投标文档编写与商务谈判技巧，熟悉主流推理框架底层原理
面试指南
- 采用STAR法则结构化表达
- 技术回答遵循“问题定位-方案对比-数据验证-落地复盘”逻辑
- 强调业务价值与技术可行性的结合
- 请分享一次你主导的复杂AI项目POC经历，如何平衡性能与成本？
- 面对客户对RAG召回率的质疑，你会如何设计优化链路？
- 如何用Agent工具快速生成定制化投标方案？
- 客户询问MoE推理成本过高时，你的架构级应对策略是什么？
- 复习向量检索算法、长上下文处理技术及MoE推理机制
职位点评
薪资福利82
成长发展90
工作生活55
使命价值70
薪资福利
82较高
岗位要求5年以上技术经验且涉及核心售前环节，市场对标薪资具备竞争力，整体薪酬结构稳健，能满足多数求职者对经济回报的期待。
薪资信号市场水准 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
90较高
岗位深度绑定大模型与Agent前沿技术，提供丰富的行业落地场景与技术攻坚机会，成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、Agent、Python、vLLM、SGLang、MCP、Dify
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未明确说明工时制度，但售前角色需频繁对接客户现场与参与招投标节点，工作节奏可能随项目周期波动，灵活性相对受限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
聚焦能源央企与大制造行业的AI智能化升级，具备明确的产业数字化赋能价值与技术普惠意义。
行业发展稳定成熟行业
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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