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Industry SA, Industry Solution Architect, IVT, CMHK
Industry SA, Industry Solution Architect, IVT, CMHK
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解决方案
解决方案
Genai
Poc验证
云计算
制造业
数字化转型
智能风控
解决方案架构
金融服务
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
顶尖云平台、前沿AI技术栈、高薪资潜力，注重WLB但项目交付压力较大。
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
6万
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 260 个在招 · 其中解决方案 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是AWS的行业解决方案架构师，主要负责金融和制造行业的AI/GenAI解决方案设计与落地
你需要深入理解行业趋势，识别高价值AI应用场景，并推动从POC验证到生产部署的全生命周期
同时，你将与跨部门团队紧密合作，制定行业解决方案并实现规模化复制，建立AWS在这两个行业的AI技术领导力
最低要求
年以上特定技术领域（如软件开发、云计算、系统工程、基础设施、安全、网络、数据与分析）经验
年以上应用和基础设施的设计、实施或咨询经验
年以上软件或互联网行业的IT开发或实施/咨询经验
学士学位
工作职责
深入了解金融服务行业（银行、保险、证券、支付）的市场趋势和技术演进，识别高价值AI/GenAI应用场景（如智能风控、智能客服、智能理赔、合规审查等），推动行业AI解决方案的端到端设计和开发
关注制造业数字化和智能化转型趋势，识别制造场景中的AI应用机会（如智能质检、预测性维护、供应链优化等），推动制造AI解决方案的开发和客户交付
强力推动解决方案从POC验证到生产部署，与行业用例的关键客户密切合作
标准化和产品化成功验证的AI解决方案，主动推动跨客户复制和规模化，建立行业最佳实践，建立AWS在金融服务和制造行业的AI解决方案技术领导力
与AWS行业业务拓展团队、客户团队、GTM团队、企业架构师团队、应用科学家团队和原型团队紧密合作
制定行业热力图、行业解决方案playbook、首创行业解决方案、关键客户架构计划，并领导跨团队AWS资源执行
拥有解决方案开发和试点案例的完整生命周期
具备指导团队新成员或其他团队成员的能力
优先资格
在软件开发或互联网相关行业工作的经验
将传统客户解决方案迁移或转型到云端的经验
从dev/ops角度使用AWS技术的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球最前沿的AI/GenAI技术与顶尖云服务平台，保持技术敏锐度与行业领先性
- 深入金融、制造等核心实体经济行业，积累高壁垒的行业解决方案与数字化转型经验
- 依托AWS完善的培训体系与导师制度，获得持续的职业发展与技能提升资源
- 需同时具备深厚的技术广度与特定行业的业务深度，对复合型能力要求极高，学习曲线陡峭
- 具备丰富云计算与AI落地经验，且对金融或制造行业数字化转型有深刻理解、渴望在顶尖平台发挥技术影响力的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 推动大型客户项目落地及跨部门协作时，面临较高的沟通成本与交付压力
角色解读
- 纵向可向首席解决方案架构师、行业技术总监或高级技术管理岗位晋升
- 横向可拓展至AWS全球技术团队、更多垂直行业或转向技术销售/业务拓展管理岗
- 深入金融与制造行业，挖掘AI/GenAI高价值应用场景，主导行业解决方案的端到端设计与开发
- 推动解决方案从POC验证到生产部署的全生命周期，实现跨客户的标准化复制与规模化落地
- 与业务拓展、企业架构师、应用科学家等跨职能团队紧密协作，制定行业热力图与解决方案Playbook
- 具备深厚的云计算与AI/GenAI技术功底，熟悉AWS技术栈及DevOps实践
- 拥有丰富的金融或制造行业数字化转型经验，能精准识别业务痛点与技术落地机会
- 出色的跨团队沟通、项目推动与技术布道能力，能够指导新人并领导跨团队资源执行
申请策略
- 准备具体的行业痛点分析及对应的AWS解决方案思路，展现对行业的深刻洞察
- 了解AWS在中国的合规要求、本地化服务特点及与本地合作伙伴的生态协同模式
- 重点突出在金融或制造行业主导的AI/云计算解决方案落地案例，量化业务价值与技术成果
- 强调从POC验证到规模化复制的完整项目经验，展现产品化思维与行业最佳实践沉淀能力
- 展示跨团队协作、指导新人及领导跨部门资源执行的技术领导力
- 深入了解GenAI在金融风控、智能客服或制造质检等具体场景的最新应用与架构设计
- 熟悉AWS最新AI/ML服务（如Bedrock、SageMaker）及企业级云原生架构最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务价值、技术选型逻辑和跨部门协同过程
- 在技术架构问题上，遵循“业务需求->技术选型->架构设计->落地运维”的逻辑，强调高可用、可扩展及安全性
- 请分享一个你主导的金融或制造行业AI解决方案从POC到落地的完整案例？
- 在推动跨团队协作和大型客户项目落地时，你遇到过什么挑战？是如何解决的？
- 如何评估一个AI场景的商业价值和技术可行性？
- 针对金融行业的智能风控或制造行业的智能质检，你会如何设计基于AWS的架构方案？
- 复习AWS核心AI/ML服务及企业架构设计最佳实践，准备2-3个深度的行业解决方案案例
- 思考案例的可复制性和产品化路径，准备应对关于“如何建立行业最佳实践”的提问
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活75
使命价值80
薪资福利
85较高
亚马逊提供极具竞争力的薪酬包，整体薪资处于市场高位，但JD未披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI/GenAI在核心行业的落地，技术极具前沿性，且公司提供丰富的知识共享和导师资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、GenAI、Cloud Computing、AWS、Machine Learning、DevOps
成长机会mentorship、career-advancing resources、knowledge-sharing
业务类型profit_center
工作生活
75中等
JD中明确提到重视Work/Life Balance和灵活性，但高级架构师岗位通常面临较高的项目交付压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡Work/Life Balance、flexibility
使命价值
80较高
推动传统行业的数字化与智能化转型，助力企业降本增效，具有较高的社会与产业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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