百度
解决方案售前工程师-物理AI数据服务方向（J106810）
解决方案售前工程师-物理AI数据服务方向（J106810）
发布于 6 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
Ai大模型
Poc验证
云计算
具身智能
售前方案
招投标
数据合规
数据标注
数据采集
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
新兴具身智能数据服务赛道售前岗，技术视野宽、成长性强，工作节奏随客户与项目波动。
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
2.8万
比解决方案中位数低
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 1410 个在招 · 其中解决方案 23 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
面向物理AI（具身智能）数据服务方向的解决方案售前岗位，配合客户经理完成客户拜访、需求访谈与技术交流，牵头数据采集、标注、合规及具身数据方向的方案设计与现场演示
你需要支撑PoC从立项到验收，并推动其转化为正式商务项目，同时结合云计算、大模型与数据产品能力完成商机识别与产品转化
最低要求
本科及以上学历，计算机、自动化、人工智能或相关专业优先
年以上售前/解决方案/技术商务经验，有云计算、AI、自动驾驶、机器人或数据服务行业背景者优先
学习与迁移能力强：具身智能与数据服务尚处早期、演进快，能快速吸收新领域知识，并将已有售前、技术或行业经验有效迁移到新场景
具备AI工具应用意识：能借助大模型/AI能力提升方案产出、竞品分析与客户洞察的效率，愿意在AI协作下开展售前工作
理解云计算、AI大模型、数据服务等产品的能力边界与商业化逻辑，具备带云、带产品意识与商机识别、转化能力
理解客户商务逻辑，能配合AM识别与挖掘商机，具备优秀的客户沟通与方案写作能力
熟悉招投标流程，能独立输出方案、PPT与投标应答文件
熟悉数据采集、数据标注、数据闭环或具身智能至少一个方向的业务逻辑（优先，非硬性），理解数据集与大模型/机器人底座的适配逻辑
工作职责
配合AM完成客户拜访、需求访谈与技术交流，将客户业务诉求转化为可报价、可交付的明确需求，输出需求调研纪要、商机判断与客户决策链梳理
牵头数据采集、数据标注、数据合规及具身数据方向的方案设计与场景化演示，独立产出针对性解决方案、PPT与投标应答文件，并面向客户现场讲解
支撑PoC的立项、执行与验收，协同产研团队评估交付风险、降低交付门槛，推动PoC转为正式商务项目
结合云计算、大模型、数据等产品能力，向客户讲清产品与业务匹配逻辑，识别客户云消耗与AI产品机会，配合AM完成带云、带产品转化
协同数据团队（采集/标注/合规产线）、方案中台与产研团队，沉淀行业方案、标杆案例与最佳实践，持续维护客户经营分析与商机台账
优先资格
加分项：有具身智能或自动驾驶数据服务方向落地经验、云消耗/云收入带动或AI产品渗透落地经验，或智驾/机器人行业客户资源者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 切入具身智能与物理AI数据服务这一早期高增长赛道，行业知识积累窗口期价值高
- 可同时接触云计算、大模型、数据标注合规等多条产品线，技术视野宽
- 售前岗位直接对接客户决策层，商业视野与人脉资源积累快
- 岗位需配合客户拜访与PoC支持，出差和现场响应节奏可能较密集
- 适合有2年以上售前或技术商务经验、对AI与机器人方向有强烈好奇心、既能写方案又能站台讲方案的复合型人才
缺点 / 挑战
- 具身智能数据服务尚处早期、演进快，需要持续自学并快速迁移经验，知识更新压力大
- 方案产出与投标文件有明确交付时限，存在阶段性冲刺压力
角色解读
- 短期内可在具身智能数据服务这一新兴赛道积累稀缺的行业方案经验，成为该方向的方案专家
- 中期可向行业解决方案架构师、垂直行业售前负责人发展，或转向商业化/产品线方向
- 长期看，具备带云带产品转化能力的售前往往能成长为行业销售负责人或解决方案团队管理者
- 配合客户经理走访客户，把客户的业务诉求拆解成可报价、可交付的数据服务方案，并输出调研纪要与商机判断
- 牵头具身智能/数据采集标注合规方向的方案设计与现场讲解，独立完成PPT与投标应答文件
- 推动PoC立项、执行与验收，协调产研评估交付风险，最终把试点转化为正式商务合同
- 需要扎实的售前基本功：需求访谈、方案撰写、现场宣讲与招投标全流程操作能力
- 要理解云计算、大模型和数据服务的能力边界与商业化逻辑，能把技术能力翻译成客户价值
- 对数据采集、标注、数据闭环或具身智能至少一个方向有业务理解，理解数据集与模型/机器人底座的适配关系
- 同时要有商机敏感度和跨团队协同能力，能同时对接客户、AM、产研与数据产线
申请策略
- 面试前梳理百度智能云与数据服务相关产品线，准备1-2个能把客户场景映射到具体产品能力的完整案例
- 关注具身智能行业动态与主要玩家，展示你对赛道演进的独立判断
- 突出你独立负责过的售前项目全流程：从需求访谈、方案设计、现场宣讲到投标中标的结果数据
- 量化呈现带云/带产品转化成果，如推动的云消耗规模、AI产品渗透客户数、PoC转正率
- 若有自动驾驶、机器人或数据标注合规相关项目经验，务必单列并说明你在其中的具体角色
- 体现你用大模型等AI工具提效的实践，如自动化生成方案、竞品分析
- 系统补齐数据标注与数据闭环的业务知识，理解采集规范、标注质量体系与数据集交付流程
- 了解具身智能主流技术路线与典型数据需求（如真机遥操作、仿真数据、多模态标注）
面试指南
- 案例类问题用STAR结构：先交代客户背景与业务痛点，再说明你做的需求拆解与方案设计动作，最后给出量化结果（中标金额、PoC转正、云消耗增长）
- 方案设计类问题用「客户目标—数据需求—产线能力—交付边界—报价结构」五步框架展开，体现结构化思维
- 冲突协调类问题强调风险前置暴露、多方共识与分阶段交付方案
- 请讲一个你从需求访谈到方案中标（或PoC转正）的完整案例，你在其中承担什么角色？
- 客户提出一个模糊的具身智能数据需求，你如何拆解成可报价、可交付的方案？
- 你如何理解数据采集、标注、合规三条产线之间的协同关系？数据集质量如何影响模型效果？
- 当产研评估交付风险高、客户又急于推进PoC时，你如何协调？
- 你平时如何用AI工具提升方案产出与竞品分析效率？能举例说明吗？
职位点评
薪资福利72
成长发展86
工作生活52
使命价值78
薪资福利
72中等
JD未披露薪资与福利信息，但岗位要求2年以上售前经验且面向新兴AI数据服务方向，北京同类岗位通常具备一定议价空间。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
86较高
岗位处于具身智能与数据服务早期赛道，需同时理解云、大模型、数据采集标注合规多条产品线，技能成长与行业认知积累空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈具身智能、AI大模型、云计算、数据采集、数据标注、数据合规、PoC、招投标
业务类型profit_center
工作生活
52较低
JD未说明办公模式与作息安排，但岗位职责包含客户拜访、现场讲解与PoC支持，工作地点与时间弹性可能受客户节奏影响。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
具身智能与物理AI数据服务属于新兴方向，参与行业方案与标杆案例沉淀，对希望在AI前沿领域建立专业标签的人有较强吸引力。
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
Watch Jobs