1、业务支撑与增长：负责互联网/传统企业客户的售前工作，支持销售拿到业务结果。重点推动基础云服务与 AI 模型接口（MaaS）的深度集成，提升业务销售额。
2、AI 应用架构设计：作为技术专家，提供客户模型调用、AI Agent 编排及 AI 应用落地的解决方案。负责将 AI 能力嵌入客户现有业务流程，确保方案具备技术前瞻性与实际落地能力。
3、场景化 POC 演示：主导客户方案比选，执行业务系统上云及 AI 场景化（如智能客服、自动化办公、知识库升级）的 POC 演示。在保证响应速度和安全性的前提下，实现 AI 调用成本的最优方案。
4、行业 AI 场景洞察：负责特定垂直行业（零售、制造、互联网等）的 IT 与 AI 需求分析。深入理解业务痛点，制定基于大模型的行业解决方案，推动 AI 最佳实践在行业内的落地。
5、技术影响力：建立行业影响力，组织内外部技术分享。传播云原生架构（容器、微服务）与 AI 应用开发（RAG、Prompt Engineering）的最新趋势与实践。6、IT & AI 综合规划：为客户提供轻咨询服务。指导客户构建安全、弹性、可扩展的 IT 架构，包括业务系统、监控体系、DevOps 以及 AI 赋能的子系统，从效率与稳定性两个维度提升客户 IT 能力。
1、有 5 年以上行业解决方案或架构设计从业经历，具备互联网背景及 AI 应用项目（如大模型集成、智能应用）落地经验优先。
2、对至少两个行业细分领域的业务架构有深刻理解。能够独立完成客户调研和需求分析，将业务需求转化为“云+AI”的技术架构设计。
3、具备架构化思维，熟悉一种架构方法论（如 TOGAF）。能熟练绘制业务架构、应用架构和技术架构图，清晰展现 AI 能力如何与传统业务逻辑层交互。4、能够主导技术方案的 PoC，能够独立完成对客户 AI 模型选型、Prompt 策略及接口集成方案的影响，对客户中高层决策产生积极作用。
5、熟悉主流云计算平台（如阿里云等）及 AI 开放生态。对大模型调用、参数调优及相关中间件有实操经验；持有云平台高级认证（ACE/ACP）者优先。
6、具备优秀的文档能力，能使用文字、图示清楚地表达 AI 应用架构意图，熟练编写各类技术文档、汇报 PPT 及商业计划书。
7、具有娴熟的沟通技巧，能够将复杂的 AI 模型原理简化为客户可理解的业务价值，具备优秀的团队合作和跨部门协作能力。
8、技术硬实力要求： - 具备 Java/Go/Python 等至少一种语言 3 年以上开发背景，熟悉后端分布式系统设计、缓存及消息机制； - 深度的 AI 工具化能力： 熟练使用 AI 编程助手（如 Cursor, Github Copilot, Qcoder 等）进行高效开发、系统重构及性能优化； - 模型应用优化经验： 熟悉 RAG（检索增强生成）架构、Prompt 调优技巧、Agent 编排框架及向量数据库的应用。
9、具备良好的团队合作精神，对 AI 改变业务流程有极高的热情，敢于在快速变化的技术环境中承担压力。
