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阿里云智能-解决方案架构师 - GenAI (Hands-on / Engineering Focused)-Maas

阿里云

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岗位职责

您将作为阿里云MaaS平台及通义系列模型(Qwen/Wan)的核心技术专家。您的核心使命是通过技术硬实力,加速客户业务系统的AI化改造,直接带动模型Token消耗与业务价值产出。不同于传统的咨询顾问,这是一个强调工程落地与实战能力的岗位。您不仅需要设计架构,更需要深入代码层面,亲自通过构建原型(POC)、调试代码和优化算法,扫除客户接入大模型的工程障碍。 核心职责

  1. AI解决方案设计与售前支持 • 与核心企业客户深度合作,精准洞察其业务目标,并基于阿里云MaaS平台,为其量身定制创新的AI解决方案。 • 主导并设计针对复杂应用场景的POC项目,包括但不限于:检索增强生成(RAG)、模型微调、多模态生成、以及基于智能体(Agent)的复杂系统。 • 全链路技术攻坚,针对RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)构建、多模态交互等复杂场景,可以在AI的配合下进行现场演示。解决客户在向量数据库对接、Context Window管理、Prompt工程调优中遇到的实际工程难题。 • 负责将客户需求转化为稳健、可扩展且安全的架构设计,以支持AI Models在阿里云上的高效部署与管理。
  2. 技术资产代码化 • 沉淀可运行的代码库:构建并维护高质量的Demo Code、SDK示例代码库(Repositories)和Jupyter Notebooks,让客户的开发人员可以“开箱即用”,而非仅提供PDF文档。 • 最佳实践工程化:将通义大模型在特定行业(如代码辅助、客服、内容生成)的最佳实践固化为可复用的解决方案包或自动化脚本。
  3. 技术影响力与布道 (Technical Evangelism) • 开发者视角的沟通:具有能与客户的CXO级别对话的能力,更能与客户的一线架构师和开发者进行代码级交流。通过Live Coding演示、技术Workshop和Hackathon(黑客松),展示阿里云MaaS平台的极致易用性。 • 作为客户信赖的技术顾问,确保项目成功落地,并围绕模型生命周期管理、成本优化及安全合规等方面提供最佳实践。 • 产品反馈闭环:基于深度的应用开发体验,向阿里云产品研发团队(R&D)提供精准的API改进建议、SDK易用性反馈,直接推动产品技术迭代。

职位要求

  1. 开发者背景:拥有软件工程背景,在AI的合作下可以做到精通至少一门编程语言(Python为佳,熟练使用LangChain, LlamaIndex等框架),有能力现场手写代码演示。
  2. AI/LLM 实战经验:熟悉Transformer架构,有实际的Prompt Engineering、RAG系统搭建经验,理解向量检索(Vector Search)原理。甚至具有大模型微调(Fine-tuning)经验者更佳。在日常的工作中深度应用AI辅助办公,包括代码、文档等基础工作以及创新、方案等进阶工作。
  3. 解决问题的执着:面对报错和未知Bug,有刨根问底的能力,不满足于转发文档,而是致力于提供Workable Solution。
  4. 商业敏锐度:理解Token商业模式,懂得通过技术手段帮助客户扩大业务规模,从而自然带动模型用量的增长。

有些机会,只在官网短暂出现

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