阿里云智能-商业技术工程师(公共云Maas方向）-北京

AI 客户开拓与商机挖掘： ● 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。

• 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。

• 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。

• 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。 AI 价值传递与场景共创 ● 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。

• 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。 AI 客户商务转化策略与业务收入 ● 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 ● 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。 持续做好客户服务与市场洞察 ● 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。

• 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。

教育背景： 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。

• 工作经验：

1. 01

   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）

2. 02

   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

3. 03

   AI native 公司创业经历，运营、商业化、产品经理、销售经验等 ● AI MaaS销售能力：

4. 01

   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。

5. 02

   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。

6. 03

   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。

• 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 ● 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。

• 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。