主分类：销售与客户拓展
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-商业技术工程师(公共云Maas方向）-北京/武汉/杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "北京 / 武汉 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "云计算 / 人工智能",
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "AI 客户开拓与商机挖掘：\n● 新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。\n● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。\n● 驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。\n● 建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。\nAI 价值传递与场景共创\n● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。\n● 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。\nAI 客户商务转化策略与业务收入\n● 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责\n● 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。\n持续做好客户服务与市场洞察\n● 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。\n● 竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。",
"requirements_text": "教育背景：\n本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学、商科或相关领域优先；有MAAS相关销售经验，专业不限。\n● 工作经验：\n1. 有MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（大厂AI应用、AI 2B行业应用、AI 2C应用等）\n2. 有saas软件等相关行业，To B销售或售前、客户成功相关工作经验\n3. AI native 公司创业经历，运营、商业化、产品经理、销售经验等\n● AI MaaS销售能力：\n1.熟悉并在工作中日常高频使用主流LLM和多模态大模型，持续追踪并了解大模型、智能体（Agent）框架及行业动态；熟悉模型prompt和vibe coding者优先。\n2.深入理解AI 大模型和MaaS服务的商业模式，能清晰向客户传递模型即服务的价值，了解AI大模型市场格局、及各行业的AI应用场景，能与客户就业务场景，商业模式等进行深入交流和对话。\n3.具备引导客户从概念验证（POC）到商业落地的全流程销售能力，包括需求挖掘、方案匹配、定价谈判、合同推进等，能有效协同解决方案架构师与产品团队，将客户业务痛点转化为可落地的MaaS使用场景。\n● 云业务经验：熟悉云和AI 基础设施产品（如服务器，GPU，MaaS、RAG、Agent等），有相关云服务销售，业务咨询，业务运营等相关性经验\n● 职业素养：具备快速学习能力，以客户为中心，结果导向，自我驱动，对AI技术创新充满热情，能在快速变化的市场中灵活应对并持续创造价值。\n● 商业敏锐度：理解Token商业模式，可以通过阿里的产品帮助客户扩大业务规模。",
"skills": [AI生成
"学习能力",
"销售",
"大语言模型",
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"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学、商科或相关领域优先；熟悉模型prompt和vibe coding者优先",
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"fulltext": "阿里云智能-商业技术工程师(公共云Maas方向）-北京/武汉/杭州\n阿里云智能-商业技术工程师(公共云Maas方向）-北京/武汉/杭州\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 武汉 / 杭州\n\n职位描述\nAI 客户开拓与商机挖掘：\n● 新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。\n● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。\n● 驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。\n● 建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。\nAI 价值传递与场景共创\n● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。\n● 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。\nAI 客户商务转化策略与业务收入\n● 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责\n● 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。\n持续做好客户服务与市场洞察\n● 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。\n● 竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。\n\n职位要求\n教育背景：\n本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学、商科或相关领域优先；有MAAS相关销售经验，专业不限。\n● 工作经验：\n1. 有MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（大厂AI应用、AI 2B行业应用、AI 2C应用等）\n2. 有saas软件等相关行业，To B销售或售前、客户成功相关工作经验\n3. AI native 公司创业经历，运营、商业化、产品经理、销售经验等\n● AI MaaS销售能力：\n1.熟悉并在工作中日常高频使用主流LLM和多模态大模型，持续追踪并了解大模型、智能体（Agent）框架及行业动态；熟悉模型prompt和vibe coding者优先。\n2.深入理解AI 大模型和MaaS服务的商业模式，能清晰向客户传递模型即服务的价值，了解AI大模型市场格局、及各行业的AI应用场景，能与客户就业务场景，商业模式等进行深入交流和对话。\n3.具备引导客户从概念验证（POC）到商业落地的全流程销售能力，包括需求挖掘、方案匹配、定价谈判、合同推进等，能有效协同解决方案架构师与产品团队，将客户业务痛点转化为可落地的MaaS使用场景。\n● 云业务经验：熟悉云和AI 基础设施产品（如服务器，GPU，MaaS、RAG、Agent等），有相关云服务销售，业务咨询，业务运营等相关性经验\n● 职业素养：具备快速学习能力，以客户为中心，结果导向，自我驱动，对AI技术创新充满热情，能在快速变化的市场中灵活应对并持续创造价值。\n● 商业敏锐度：理解Token商业模式，可以通过阿里的产品帮助客户扩大业务规模。\nAI 客户开拓与商机挖掘：\n● 新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。\n● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。\n● 驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。\n● 建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。\nAI 价值传递与场景共创\n● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。\n● 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。\nAI 客户商务转化策略与业务收入\n● 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责\n● 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。\n持续做好客户服务与市场洞察\n● 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。\n● 竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。\n教育背景：\n本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学、商科或相关领域优先；有MAAS相关销售经验，专业不限。\n● 工作经验：\n1. 有MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（大厂AI应用、AI 2B行业应用、AI 2C应用等）\n2. 有saas软件等相关行业，To B销售或售前、客户成功相关工作经验\n3. AI native 公司创业经历，运营、商业化、产品经理、销售经验等\n● AI MaaS销售能力：\n1.熟悉并在工作中日常高频使用主流LLM和多模态大模型，持续追踪并了解大模型、智能体（Agent）框架及行业动态；熟悉模型prompt和vibe coding者优先。\n2.深入理解AI 大模型和MaaS服务的商业模式，能清晰向客户传递模型即服务的价值，了解AI大模型市场格局、及各行业的AI应用场景，能与客户就业务场景，商业模式等进行深入交流和对话。\n3.具备引导客户从概念验证（POC）到商业落地的全流程销售能力，包括需求挖掘、方案匹配、定价谈判、合同推进等，能有效协同解决方案架构师与产品团队，将客户业务痛点转化为可落地的MaaS使用场景。\n● 云业务经验：熟悉云和AI 基础设施产品（如服务器，GPU，MaaS、RAG、Agent等），有相关云服务销售，业务咨询，业务运营等相关性经验\n● 职业素养：具备快速学习能力，以客户为中心，结果导向，自我驱动，对AI技术创新充满热情，能在快速变化的市场中灵活应对并持续创造价值。\n● 商业敏锐度：理解Token商业模式，可以通过阿里的产品帮助客户扩大业务规模。",
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