深圳·南山区
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岗位职责：
1、AI市场洞察和竞对分析
•洞察和AI相关的市场机会、市场容量和竞争格局。
•分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。
•快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，快速推动落地，形成领先竞争力。
2、AI产品商机判断和深度技术交流
•作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。
•对复杂项目需求，协同销售团队与客户进行深度技术交流，结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察，就具体技术场景引导客户关键决策人决策，促进商机转化。
3、AI产品方案设计和技术支持
•对复杂项目，理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案，并在产品选型/POC/报价配置时， 提供技术支持。
•提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先的技术指标，在POC、winback等业务活动中落地验证。
•复杂项目推进方案跨团队协同优化，成本，性能，稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。
•探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖，保障产品创新活力。
•对大客户提供售后的关键技术答疑，用技术推动业务发展。
4、AI产品设计和优化支持
•通过对行业、场景的深入了解，参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计，协助产品在行业/场景下保持领先性。
•识别并精准提炼客户的共性需求和痛点，反哺产品设计，推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。
5、最佳实践沉淀和赋能
•沉淀面向细分场景的最佳实践，选择性输出IaC代码，通过项目实践总结标杆成功案例，提炼共性模块、统一标准化能力，加速产品方案规模化复制。
•提炼产品优势功能性能参数，并针对性的设计测试用例，放大产品和技术的影响力，沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。
•参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
任职要求：
1. 精通大模型算法和技术、分布式训练\推理优化、CV\NLP、搜推广算法、自动驾驶算法一项以上，包括：
1）熟悉深度学习框架Tensorflow或Pytorch；
2）熟悉主流大模型的结构、训推流程、阶段及样本处理过程：
3）熟悉主流的开源生态框架及相关原理（如：LangChain、CoT框架、MCP, A2A等热门协议和框架、熟悉Reasoning模型及训推）；
4）熟悉机器学习模型基础算法原理及知识，熟悉sklearn、sparkml等开源机器学习类库；
5）熟悉强化学习框架PAl-Chartlearn、Verl等，以及强化学习策略、原理及其优劣势
6）熟悉分布式训练框架 Deepspeed、Megatron、FSDP等；
7）熟悉VLLM、sglang、LM Deploy、BladeLLM等推理框架，以及框架提供超参数的意义和效果
8）领域类模型和算法：LLM、VLM、多模态、自动驾驶、搜推广算法等
2. 具备5年以上AI解决方案或算法研发经验；
3. 熟悉Al Infra硬件基础知识，如异构计算服务器架构、高性能网络架构，GPU/AI芯片及芯片互联，CPU/GPU/内存/存储访问，服务器组网架构，多级存储系統架构以及能力边界
4. 熟悉分布式系統软件基础知识，如linux操作系統、kubernets、GPU 驱动及SDK,CUDA、容器服务等
5. 具备AI相关实操能力：包括Python/Shell编程能力、大模型SDK调用、使用主流的开源框架、产品SDK或标准化服务进行ML、 DL模型的推理、训练、部署，使用Asight, Nsight、torchprofiler等GPU性能分析工具进行AI任务的性能分析，并进行性能优化
6. 有良好的客户服务理念，强烈的工作责任心，执行力和自驱力，具备良好的团队合作能力；
7. 逻辑思维清晰，有出色的沟通、协调、演讲能力、文档编写能力。
1、AI市场洞察和竞对分析
•洞察和AI相关的市场机会、市场容量和竞争格局。
•分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。
•快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，快速推动落地，形成领先竞争力。
2、AI产品商机判断和深度技术交流
•作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。
•对复杂项目需求，协同销售团队与客户进行深度技术交流，结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察，就具体技术场景引导客户关键决策人决策，促进商机转化。
3、AI产品方案设计和技术支持
•对复杂项目，理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案，并在产品选型/POC/报价配置时， 提供技术支持。
•提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先的技术指标，在POC、winback等业务活动中落地验证。
•复杂项目推进方案跨团队协同优化，成本，性能，稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。
•探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖，保障产品创新活力。
•对大客户提供售后的关键技术答疑，用技术推动业务发展。
4、AI产品设计和优化支持
•通过对行业、场景的深入了解，参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计，协助产品在行业/场景下保持领先性。
•识别并精准提炼客户的共性需求和痛点，反哺产品设计，推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。
5、最佳实践沉淀和赋能
•沉淀面向细分场景的最佳实践，选择性输出IaC代码，通过项目实践总结标杆成功案例，提炼共性模块、统一标准化能力，加速产品方案规模化复制。
•提炼产品优势功能性能参数，并针对性的设计测试用例，放大产品和技术的影响力，沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。
•参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
任职要求：
1. 精通大模型算法和技术、分布式训练\推理优化、CV\NLP、搜推广算法、自动驾驶算法一项以上，包括：
1）熟悉深度学习框架Tensorflow或Pytorch；
2）熟悉主流大模型的结构、训推流程、阶段及样本处理过程：
3）熟悉主流的开源生态框架及相关原理（如：LangChain、CoT框架、MCP, A2A等热门协议和框架、熟悉Reasoning模型及训推）；
4）熟悉机器学习模型基础算法原理及知识，熟悉sklearn、sparkml等开源机器学习类库；
5）熟悉强化学习框架PAl-Chartlearn、Verl等，以及强化学习策略、原理及其优劣势
6）熟悉分布式训练框架 Deepspeed、Megatron、FSDP等；
7）熟悉VLLM、sglang、LM Deploy、BladeLLM等推理框架，以及框架提供超参数的意义和效果
8）领域类模型和算法：LLM、VLM、多模态、自动驾驶、搜推广算法等
2. 具备5年以上AI解决方案或算法研发经验；
3. 熟悉Al Infra硬件基础知识，如异构计算服务器架构、高性能网络架构，GPU/AI芯片及芯片互联，CPU/GPU/内存/存储访问，服务器组网架构，多级存储系統架构以及能力边界
4. 熟悉分布式系統软件基础知识，如linux操作系統、kubernets、GPU 驱动及SDK,CUDA、容器服务等
5. 具备AI相关实操能力：包括Python/Shell编程能力、大模型SDK调用、使用主流的开源框架、产品SDK或标准化服务进行ML、 DL模型的推理、训练、部署，使用Asight, Nsight、torchprofiler等GPU性能分析工具进行AI任务的性能分析，并进行性能优化
6. 有良好的客户服务理念，强烈的工作责任心，执行力和自驱力，具备良好的团队合作能力；
7. 逻辑思维清晰，有出色的沟通、协调、演讲能力、文档编写能力。
2026-05-15 12:42
IP属地：广东深圳
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