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AI方向）-上海/南京/苏州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "苏州 / 南京 / 上海",
"work_mode": "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": "1. AI 客户开拓与商机挖掘：\n● 新客户开拓及覆盖：负责AI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AI和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CXO对话，维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任。\n2. AI 价值传递与场景共创\n● 理解阿里云AI和MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云AI和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。\n3. 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，形成长期稳定的客户合作。\n● 竞对与趋势研究：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，推动内部产品解决方案持续迭代。",
"requirements_text": "1. 教育背景：\n● 本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学或相关领域优先；有AI和MAAS相关销售经验，专业不限。\n2. 工作经验：\n● 有AI和MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（云计算，大模型，人工智能、AI应用等）\n● 人工智能公司创业经历，商业化、产品经理、销售经验等\n3. AI和MaaS销售能力：\n● 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。\n● 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。\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。",
"skills": [AI生成
"学习能力",
"销售",
"大语言模型",
"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AI方向）-上海/南京/苏州\n阿里云智能-商业技术工程师（公共云AI方向）-上海/南京/苏州\n\n基础信息\n工作地点：苏州 / 南京 / 上海\n\n职位描述\n1. AI 客户开拓与商机挖掘：\n● 新客户开拓及覆盖：负责AI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AI和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CXO对话，维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任。\n2. AI 价值传递与场景共创\n● 理解阿里云AI和MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云AI和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。\n3. 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，形成长期稳定的客户合作。\n● 竞对与趋势研究：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，推动内部产品解决方案持续迭代。\n\n职位要求\n1. 教育背景：\n● 本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学或相关领域优先；有AI和MAAS相关销售经验，专业不限。\n2. 工作经验：\n● 有AI和MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（云计算，大模型，人工智能、AI应用等）\n● 人工智能公司创业经历，商业化、产品经理、销售经验等\n3. AI和MaaS销售能力：\n● 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。\n● 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。\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。\n1. AI 客户开拓与商机挖掘：\n● 新客户开拓及覆盖：负责AI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AI和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CXO对话，维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任。\n2. AI 价值传递与场景共创\n● 理解阿里云AI和MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云AI和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。\n3. 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，形成长期稳定的客户合作。\n● 竞对与趋势研究：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，推动内部产品解决方案持续迭代。\n1. 教育背景：\n● 本科及以上学历，计算机、人工智能、理工类，数据科学或相关领域优先；有AI和MAAS相关销售经验，专业不限。\n2. 工作经验：\n● 有AI和MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（云计算，大模型，人工智能、AI应用等）\n● 人工智能公司创业经历，商业化、产品经理、销售经验等\n3. AI和MaaS销售能力：\n● 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。\n● 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。\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。",
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