阿里云智能-大模型商业技术工程师MTE（华东大区）-新金融行业线（杭州/南京/上海）

本岗位的本质是AI商业解决方案专家——你需要做到： ●   讲清楚业务逻辑：理解客户的业务场景、核心痛点和目标 ●   设计业务方案：将AI能力与业务目标对齐，规划可落地的解决路径 ●   知道技术如何实现：了解方案背后的技术架构和实现路径（不要求亲自编码实施） ●   建立长期关系，促进产品销售：与客户建立长期业务与技术信任，帮助客户AI转型成功 作为阿里云AI商业解决方案的核心角色，面向行业头部客户，围绕大模型平台（MaaS）构建端到端的解决方案，帮助客户完成AI转型并实现商业价值。核心使命是：以方案能力建立客户信任，以业务理解驱动商机转化，以长期伙伴关系促进持续增长。 一、客户需求洞察与业务方案设计 ●      深入了解客户的业务场景、组织架构和战略目标，识别客户核心业务中具备高价值的AI应用机会。 ●      与客户共同梳理业务问题和效果预期，明确AI介入的价值点和成功标准。 ●      基于客户业务目标和现有技术约束，设计完整的AI解决方案路径——包括场景选择、模型选型方向、效果评估框架和上线计划。 二、售前技术引导与价值传递 ●      结合客户业务需求，通过标杆案例、Demo演示和方案讲解，向客户展示阿里云大模型产品的竞争优势和落地效果。 ●      向客户的业务决策者（CEO/VP/BU负责人）和技术决策者（CTO/架构师）分别传递AI带来的业务价值和技术可行性。 ●      在客户侧建立影响力，确保方案与客户业务目标深度绑定，影响客户技术选型决策。 三、商机管理与项目推进 ●      主动识别和开发商业合作机会，制定客户经营策略，将AI方案优势转化为商业签约。 ●      面向重点客户高层，清晰阐述阿里云AI全栈能力的价值主张，引导客户AI转型方向。 ●      制定正确的产品选型策略、POC验证策略、商务策略和招投标策略，把控项目推进节奏。 ●      在售前到交付的全过程中，识别和应对技术与项目风险，协同产研和交付团队保障项目成功。 四、客户关系经营与持续增长 ●      与客户建立长期的业务与技术信任关系，成为客户在AI转型中的首选咨询对象。 ●      持续跟踪客户AI应用的使用效果和满意度，发掘新场景、拓展合作范围，推动收入持续增长。 ●      面向内部团队和生态伙伴输出行业最佳实践、标杆案例等知识资产，提升组织能力。 五、产品反馈与改进驱动 ●      将客户侧的真实需求和使用反馈系统性传递给产品团队，影响产品功能开发和路线图。 ●      对客户使用过程中遇到的问题反向推动内部解决，持续优化产品和流程。 【任职要求】 一、AI商业认知（必备） ●      2年以上AI相关工作经验，具备以下任一背景： ●       AI产品经理 / 解决方案（主导过AI产品的需求定义、方案设计或客户交付） ●       技术型销售 / 售前顾问（曾面向客户讲解AI方案并推动商业决策） ●       算法 / 工程背景转商业方向（有AI项目经验，现在想走客户侧） ●       AI方向创业者 / 独立开发者（既懂技术也懂市场，做过从0到1） ●       甲方AI项目负责人（理解企业如何评估、选型和采购AI产品） ●      能帮助客户建立AI效果的评估标准（如效率提升、成本降低、转化率变化等），让客户对AI投入产出有清晰预期。 二、商业转化意愿与潜质（必备） ●      有明确的意愿从技术/产品角色转向「面对客户、推动签约、经营关系」的商业角色。 ●      具备良好的表达与共情能力：能把复杂的AI技术逻辑翻译成客户听得懂的业务价值语言。 ●      结果导向：关注方案是否真正落地、是否创造了业务价值，而非只交付一份PPT。 ●      具备主动性和韧性：面对客户拒绝、长周期跟进、跨团队协调等挑战时，能持续推进不放弃。 ●      具备开放学习心态：愿意补齐商务谈判、客户关系管理、竞争策略等方面的能力。 三、优先考虑（非必须，但加分） ●      曾主导或深度参与从0到1的AI场景孵化，理解从业务需求到落地上线的全链路。 ●      曾向非技术决策者（CEO、业务VP）清晰阐述过AI的价值和ROI，并影响了实际决策。 ●      曾深度参与客户业务会议，理解客户的决策链条、预算逻辑和采购流程。 ●      有POC测试、招投标、方案答辩等商业流程的参与经验。 ●      熟悉金融、制造、零售、医疗等行业的业务场景和数字化现状。 ●      具备技术博客、开源项目、专利或行业演讲等技术影响力载体。