Watch Jobs
Lenovo logo
联想
Hybrid Cloud Global Business development
立即应聘

Hybrid Cloud Global Business development

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
商业策略与发展
Ai Platform
Aiops
Automation
Cloud Management
Cmdb
Finops
Gpu
Itsm
Llmops

AI 估算 · 30k–50k

联想高级技术BD岗位，结合8年以上经验与前沿云AI技能，市场竞争力强，薪资水平在北京处于高端。

职位详情

关于这个职位

该职位负责联想混合云全球业务拓展，结合解决方案架构与售前工作，专注于Cloud Management、AIOps、FinOps、AI平台等前沿领域

需要为客户设计端到端解决方案，推动从发现到交付的全流程，适合具备深厚技术背景和客户沟通能力的资深专家

最低要求

+ years of experience in Cloud Operations, AIOps, SRE, IT Operations Transformation, AI Platforms, or solution architecture.

Strong customer-facing pre-sales, consulting, and solution design experience.
Strong knowledge of observability, event management, ITSM, CMDB, automation, and hybrid or multi-cloud architectures.
Experience with AIOps, intelligent automation, or autonomous operations solutions.
Understanding of AI platforms, MLOps, LLMOps, model serving, model monitoring, AI agents, and generative AI.
Familiarity with GPU infrastructure, Kubernetes, inference platforms, and AI workload optimization.
Knowledge of FinOps, cloud cost management, and AI cost optimization.
Ability to connect technical solutions to measurable business outcomes.
Strong communication, presentation, and executive stakeholder management skills.

工作职责

Solution Architecture & Pre-Sales

Lead end-to-end solution architecture and pre-sales for Cloud Management, AIOps, FinOps, and AI platform solutions.
Conduct customer discovery to assess cloud operations, monitoring maturity, AI readiness, and business challenges.
Translate requirements into scalable architectures, solution blueprints, proposals, demos, and executive presentations.
Articulate measurable business value, including SLA improvement, MTTR reduction, productivity gains, infrastructure efficiency, and cost optimization.
Cloud Management & AI-Native Operations
Design integrated platforms covering observability, event correlation, anomaly detection, root cause analysis, automation, ITSM, and CMDB.
Architect closed-loop operations from monitoring and AI analysis through automated remediation and continuous optimization.
Enable L2/L3 autonomous operations using AI agents, multi-agent workflows, and human-in-the-loop controls.
Support private, hybrid, and multi-cloud environments with consistent governance and operational standards.
AI Platform & Model Operations
Design enterprise AI platforms supporting model onboarding, deployment, serving, monitoring, evaluation, versioning, and governance.
Develop MLOps and LLMOps architectures for traditional AI models, foundation models, generative AI applications, and AI agents.
Define model observability across quality, drift, hallucination, latency, throughput, token usage, inference cost, and GPU utilization.
Design AI gateways, model routing, inference optimization, and scalable model-serving architectures.
Integrate AI platforms with cloud infrastructure, data platforms, observability tools, ITSM, and enterprise workflows.
FinOps & AI Cost Optimization
Design FinOps frameworks for cost visibility, allocation, forecasting, budget governance, and continuous optimization.
Optimize cloud and AI workload costs through rightsizing, workload placement, GPU utilization, token management, and inference efficiency.
Balance model quality, performance, availability, and cost.
Automation & Integration
Design orchestration, runbooks, event-driven workflows, and AI-driven automation.
Integrate monitoring, ITSM, CMDB, cloud, Kubernetes, infrastructure, AI, data, and security platforms.
Ensure reliable data flows, reusable integration patterns, governance controls, and operational scalability.
Cross-Functional Collaboration
Partner with product, engineering, sales, and delivery teams to shape product roadmaps and customer solutions.
Support opportunities from discovery and solution design through proposal, proof of concept, deployment, and value realization.
Build reusable solution assets, reference architectures, demos, and best practices.

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 联想作为全球化科技巨头，平台资源丰富，有机会接触不同行业头部客户
  • 涉足Cloud Management、AIOps、FinOps、AI等热门赛道，技术前沿性强，利于个人品牌积累
  • 角色综合技术售前与商业拓展，能锻炼端到端解决方案能力和客户管理能力
  • 客户需求多样且复杂，需平衡技术方案可行性与商业价值，沟通协调要求高
  • 可能面临跨时区协作和频繁客户拜访，工作强度不低
  • 适合具备深厚技术背景、享受与客户互动、乐于解决复杂问题的资深技术专家，希望从纯技术向技术商业方向转型

缺点 / 挑战

  • 需要持续学习快速演进的AI和云技术栈，知识更新压力大

角色解读

  • 可向资深解决方案架构师或技术总监发展，主导更大型的客户项目
  • 也可转向产品管理方向，利用客户需求反馈推动产品路线图
  • 或成为独立顾问，专注于云原生和AI运维领域的高端咨询
  • 负责Cloud Management、AIOps、FinOps、AI平台等方案的端到端架构设计与售前，主导客户发现、需求分析和技术演示
  • 设计集成化的云运维和AI平台，涵盖可观测性、事件管理、自动修复、模型监控等，支持私有、混合和多云环境
  • 与产品、工程、销售和交付团队协作，推动从机会识别到价值实现的全流程，并构建可复用的解决方案资产
  • 深厚的云运维、AIOps、SRE、ITSM、CMDB等知识，以及混合云和多云架构经验
  • 熟悉AI平台、MLOps、LLMOps、模型服务、模型监控、AI Agent和生成式AI技术
  • 强大的客户沟通、方案演示和高管汇报能力，能将技术方案转化为可量化的业务价值
  • 掌握FinOps、成本优化以及GPU基础设施、Kubernetes、推理平台等技能

申请策略

  • 联想看重全球视野和英语能力，准备英文简历和案例介绍
  • 了解联想在混合云和AI领域的战略（如与NVIDIA合作），在面试中展示行业洞察
  • 突出以往主导的云或AI解决方案架构项目，展示端到端交付能力和客户成功案例
  • 量化业务价值，如SLA提升、成本降低等，体现技术方案的商业影响
  • 强调AIOps、MLOps、FinOps等特定领域的深度实践，以及跨团队协作经验
  • 展示客户沟通和演示能力，如大客户提案或技术研讨会经历
  • 补充LLMOps和AI Agent相关知识，学习主流推理平台（如NVIDIA Triton、vLLM）
  • 熟悉主流云平台（AWS、Azure、GCP）的运维和AI服务，获取相关认证

面试指南

  • STAR法则：先描述情境和任务，重点说明你的技术选择和架构设计，最后量化结果
  • 价值导向：从客户痛点出发，连接技术方案与业务指标（如MTTR、成本节约）
  • 协作思路：强调跨团队沟通，平衡技术可行性与商业目标，展示领导力
  • 请描述一个你主导的云管理或AIOps解决方案架构项目，具体流程和结果如何？
  • 如何向非技术背景的高管解释AI运维带来的业务价值？
  • 你对LLMOps和模型监控的理解是什么？如何设计一个生产级别的AI平台？
  • 在混合云环境下，如何平衡成本、性能和可用性？请举例
  • 当你与产品、销售团队意见不一致时，如何推动项目向前？

职位点评

71
综合评分

联想高级BD岗，前沿云AI技术栈，薪资竞争力强，但现场办公且WLB不明确。

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。

更适合这类人
适合追求技术前沿成长、商业价值实现，对工作生活平衡要求不高的资深技术销售专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75

薪资福利

70中等

联想作为上市公司，薪酬体系成熟，该岗位经验要求高，薪资在北京具有竞争力，但JD未明确披露具体数字和福利。

薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）

成长发展

85较高

职位涉及Cloud、AIOps、FinOps、AI等前沿技术，能深度参与新兴领域，技术成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Cloud Management、AIOps、FinOps、AI Platform、MLOps、LLMOps、Kubernetes、GPU、ITSM、CMDB、Observability、Automation、Model Serving、AI Agents
业务类型profit_center

工作生活

50较低

工作地点在北京，要求现场办公，JD未提及弹性工作或远程，也未说明加班情况，生活方式灵活度一般。

工作模式仅现场办公
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

75中等

云计算和AI行业处于高速增长期，联想作为行业领导者，该岗位对推动企业数字化转型有积极作用，但JD未强调社会使命。

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

联想 的其他在招职位

相似职位推荐

Watch Jobs