主分类：售前解决方案
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-公共云解决方案架构师（基础大模型行业）-北京",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、客户需求洞察与方案设计\n理解基础大模型行业客户的业务场景、技术架构与技术战略优先级，挖掘潜在需求，输出云与AI全栈方案及实现路径。\n作为解决方案专家与客户共建云和AI技术方案，识别合作机会，提出前瞻性架构设计，成为客户可信赖的伙伴。\n2、技术策略制定与项目赢单\n针对复杂客户，制定产品选型策略与技术路线图，将阿里云全栈AI能力与业务需求结合，推动技术落地采用。\n面向客户高层，讲清技术价值与业务收益，引领AI转型，推动重点项目签约。\n识别并管控技术与项目风险，协同产研与交付团队履约，实现收入转化与客户满意度提升。\n3、售前引导与实操能力\n围绕AI算力、通用算力、存储与网络需求，通过标杆案例和场景化演示展示产品优势，使技术方案与业务目标深度绑定。\n主导PoC测试与方案选型，对结果负责，在安全、稳定、性能、可持续性与运行效率上给出技术建议。\n4、能力沉淀与行业影响力\n沉淀可复用知识资产：行业云架构模板、AI方案最佳实践、标杆案例。\n组织内外部技术沙龙与分享，传播阿里云最佳实践，建立行业影响力。\n5、产品需求与改进反馈\n识别平台技术问题与机会，向产品团队传递客户需求，影响功能迭代与产品路线图。\n反向推动客户体验类问题的内部闭环，促进产品方案与流程体系改进。",
"requirements_text": "1、5 年以上架构设计、软件开发、技术解决方案等技术岗位经验；有 AI 模型训练/推理、数据预处理或云架构方案设计经验者优先。\n2、熟悉大模型、数据库、中间件等多个云产品及全栈 AI 的技术架构与适用场景，能清晰阐述阿里云在擅长领域的核心优势与差异化价值。\n3、能独立完成细分领域技术架构方案设计，并产出技术方案与高层汇报材料。\n4、能与客户 CTO等技术高层建立技术互信，影响其上云策略及技术选型。\n5、能制定产品选型、PoC 测试、招投标与产品配置策略。\n6、能识别并开发商业机会，整合跨 BU、集团生态及外部资源保障重大项目赢单。\n7、能够识别行业机会和新场景，反哺产品升级迭代。\n8、对新技术保持好奇心，具备系统性思维、娴熟沟通技巧与主人翁精神。",
"skills": [AI生成
"数据库",
"模型训练",
"架构设计",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "有 AI 模型训练/推理、数据预处理或云架构方案设计经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100041200001"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100041200001",
"post_date": "2026-09-11",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100041200001"
},
"fulltext": "阿里云智能-公共云解决方案架构师（基础大模型行业）-北京\n阿里云智能-公共云解决方案架构师（基础大模型行业）-北京\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1、客户需求洞察与方案设计\n理解基础大模型行业客户的业务场景、技术架构与技术战略优先级，挖掘潜在需求，输出云与AI全栈方案及实现路径。\n作为解决方案专家与客户共建云和AI技术方案，识别合作机会，提出前瞻性架构设计，成为客户可信赖的伙伴。\n2、技术策略制定与项目赢单\n针对复杂客户，制定产品选型策略与技术路线图，将阿里云全栈AI能力与业务需求结合，推动技术落地采用。\n面向客户高层，讲清技术价值与业务收益，引领AI转型，推动重点项目签约。\n识别并管控技术与项目风险，协同产研与交付团队履约，实现收入转化与客户满意度提升。\n3、售前引导与实操能力\n围绕AI算力、通用算力、存储与网络需求，通过标杆案例和场景化演示展示产品优势，使技术方案与业务目标深度绑定。\n主导PoC测试与方案选型，对结果负责，在安全、稳定、性能、可持续性与运行效率上给出技术建议。\n4、能力沉淀与行业影响力\n沉淀可复用知识资产：行业云架构模板、AI方案最佳实践、标杆案例。\n组织内外部技术沙龙与分享，传播阿里云最佳实践，建立行业影响力。\n5、产品需求与改进反馈\n识别平台技术问题与机会，向产品团队传递客户需求，影响功能迭代与产品路线图。\n反向推动客户体验类问题的内部闭环，促进产品方案与流程体系改进。\n\n职位要求\n1、5 年以上架构设计、软件开发、技术解决方案等技术岗位经验；有 AI 模型训练/推理、数据预处理或云架构方案设计经验者优先。\n2、熟悉大模型、数据库、中间件等多个云产品及全栈 AI 的技术架构与适用场景，能清晰阐述阿里云在擅长领域的核心优势与差异化价值。\n3、能独立完成细分领域技术架构方案设计，并产出技术方案与高层汇报材料。\n4、能与客户 CTO等技术高层建立技术互信，影响其上云策略及技术选型。\n5、能制定产品选型、PoC 测试、招投标与产品配置策略。\n6、能识别并开发商业机会，整合跨 BU、集团生态及外部资源保障重大项目赢单。\n7、能够识别行业机会和新场景，反哺产品升级迭代。\n8、对新技术保持好奇心，具备系统性思维、娴熟沟通技巧与主人翁精神。\n1、客户需求洞察与方案设计\n理解基础大模型行业客户的业务场景、技术架构与技术战略优先级，挖掘潜在需求，输出云与AI全栈方案及实现路径。\n作为解决方案专家与客户共建云和AI技术方案，识别合作机会，提出前瞻性架构设计，成为客户可信赖的伙伴。\n2、技术策略制定与项目赢单\n针对复杂客户，制定产品选型策略与技术路线图，将阿里云全栈AI能力与业务需求结合，推动技术落地采用。\n面向客户高层，讲清技术价值与业务收益，引领AI转型，推动重点项目签约。\n识别并管控技术与项目风险，协同产研与交付团队履约，实现收入转化与客户满意度提升。\n3、售前引导与实操能力\n围绕AI算力、通用算力、存储与网络需求，通过标杆案例和场景化演示展示产品优势，使技术方案与业务目标深度绑定。\n主导PoC测试与方案选型，对结果负责，在安全、稳定、性能、可持续性与运行效率上给出技术建议。\n4、能力沉淀与行业影响力\n沉淀可复用知识资产：行业云架构模板、AI方案最佳实践、标杆案例。\n组织内外部技术沙龙与分享，传播阿里云最佳实践，建立行业影响力。\n5、产品需求与改进反馈\n识别平台技术问题与机会，向产品团队传递客户需求，影响功能迭代与产品路线图。\n反向推动客户体验类问题的内部闭环，促进产品方案与流程体系改进。\n1、5 年以上架构设计、软件开发、技术解决方案等技术岗位经验；有 AI 模型训练/推理、数据预处理或云架构方案设计经验者优先。\n2、熟悉大模型、数据库、中间件等多个云产品及全栈 AI 的技术架构与适用场景，能清晰阐述阿里云在擅长领域的核心优势与差异化价值。\n3、能独立完成细分领域技术架构方案设计，并产出技术方案与高层汇报材料。\n4、能与客户 CTO等技术高层建立技术互信，影响其上云策略及技术选型。\n5、能制定产品选型、PoC 测试、招投标与产品配置策略。\n6、能识别并开发商业机会，整合跨 BU、集团生态及外部资源保障重大项目赢单。\n7、能够识别行业机会和新场景，反哺产品升级迭代。\n8、对新技术保持好奇心，具备系统性思维、娴熟沟通技巧与主人翁精神。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "B020",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}