济源市场技术工程师
市场技术工程师是负责在市场营销和技术之间搭建联系桥梁的专业人士。他们需要具备深厚的技术知识和市场营销技能,以便有效地与客户沟通并满足他们的需求。市场技术工程师通常需要理解产品或服务的技术细节,同时也要能够将这些信息转化为有意义的市场宣传信息。他们可能会协助销售团队进行产品演示,解答客户对产品的技术问题,并在市场推广活动中给予技术支持。此外,市场技术工程师还可能负责分析市场数据,了解客户需求,并参与制定市场战略。总的来说,市场技术工程师是市场和技术之间的桥梁,他们需要具备平衡市场推广和技术需求的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥7500
中位数 ¥0 | 区间 ¥6000 - ¥9000
数据来源:谈职全网13份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
53.8% 人群薪酬落在 0-8k

三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1:工作年限
影响薪资的核心维度2:学历背景
市场需求
7月新增岗位
3
对比上月:岗位减少0
数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 2 | 100% |
热招职位
1.负责财务相关业务与审批流程的前端技术设计、开发和对应的技术文档编制,负责前端技术选型和开发工作。
2.优化前端功能设计,解决各种浏览器和终端设备的兼容性问题,通过技术手段提升用户体验并满足高性能要求。
3.通用组件、类库编写,提升开发效率和质量,与后端工程师、产品经理、UE设计师等团队角色沟通,高质高效完成业务开发。
4.负责企业级财务数据产品的前端研发工作,覆盖财务数据分析等核心业务系统,逐步承接统建系统内部定开、统建系统与下级单位自建系统、与外部监管系统等集成对接等二次开发工作。
5.跟踪前端前沿技术趋势,持续优化技术方案与代码质量。
1. 参与技术研发计划执行,根据项目分工策划并开展技术验证;
2. 收集和分析实验数据,编写技术报告,记录实验结果和工艺参数,为决策提供数据支持;
3. 参与设计和改进量产工艺流程,确保安全性和经济性,满足环保要求,实现技术的规模化应用;
4. 开展成本效益分析,探索和引入降低回收成本、提高经济效益的技术策略;
5. 参与协助量产设备评估、供应商评估、客户需求分析与解决。
岗位要求:
1. 硕士学历,电池回收相关方向;
2. 具备较强的技术探索能力、深入思考能力、沟通协调能力,逻辑思维清晰;
阿里云智能-商业技术工程师(公共云Maas方向)-北京/大连/成都/重庆
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。
本岗位的本质是AI商业解决方案专家——你需要做到:
● 讲清楚业务逻辑:理解客户的业务场景、核心痛点和目标
● 设计业务方案:将AI能力与业务目标对齐,规划可落地的解决路径
● 知道技术如何实现:了解方案背后的技术架构和实现路径(不要求亲自编码实施)
● 建立长期关系,促进产品销售:与客户建立长期业务与技术信任,帮助客户AI转型成功
作为阿里云AI商业解决方案的核心角色,面向行业头部客户,围绕大模型平台(MaaS)构建端到端的解决方案,帮助客户完成AI转型并实现商业价值。核心使命是:以方案能力建立客户信任,以业务理解驱动商机转化,以长期伙伴关系促进持续增长。
一、客户需求洞察与业务方案设计
● 深入了解客户的业务场景、组织架构和战略目标,识别客户核心业务中具备高价值的AI应用机会。
● 与客户共同梳理业务问题和效果预期,明确AI介入的价值点和成功标准。
● 基于客户业务目标和现有技术约束,设计完整的AI解决方案路径——包括场景选择、模型选型方向、效果评估框架和上线计划。
二、售前技术引导与价值传递
● 结合客户业务需求,通过标杆案例、Demo演示和方案讲解,向客户展示阿里云大模型产品的竞争优势和落地效果。
● 向客户的业务决策者(CEO/VP/BU负责人)和技术决策者(CTO/架构师)分别传递AI带来的业务价值和技术可行性。
● 在客户侧建立影响力,确保方案与客户业务目标深度绑定,影响客户技术选型决策。
三、商机管理与项目推进
● 主动识别和开发商业合作机会,制定客户经营策略,将AI方案优势转化为商业签约。
● 面向重点客户高层,清晰阐述阿里云AI全栈能力的价值主张,引导客户AI转型方向。
● 制定正确的产品选型策略、POC验证策略、商务策略和招投标策略,把控项目推进节奏。
● 在售前到交付的全过程中,识别和应对技术与项目风险,协同产研和交付团队保障项目成功。
四、客户关系经营与持续增长
● 与客户建立长期的业务与技术信任关系,成为客户在AI转型中的首选咨询对象。
● 持续跟踪客户AI应用的使用效果和满意度,发掘新场景、拓展合作范围,推动收入持续增长。
● 面向内部团队和生态伙伴输出行业最佳实践、标杆案例等知识资产,提升组织能力。
五、产品反馈与改进驱动
● 将客户侧的真实需求和使用反馈系统性传递给产品团队,影响产品功能开发和路线图。
● 对客户使用过程中遇到的问题反向推动内部解决,持续优化产品和流程。
客户开拓与商机挖掘
1、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。
2、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。
3、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。
4、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
1、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。
2、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。
制定商务策略及商机转化
1、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。
2、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
1、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。
2、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。
阿里云智能-大模型商业技术工程师MTE(互娱KA)-互联网KA(北京)
客户开拓与商机挖掘
1、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。
2、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。
3、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。
4、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
1、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。
2、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。
制定商务策略及商机转化
1、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。
2、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
1、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。
2、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。
1、客户关系管理
• 客户开发:主动了解所在区域/市场的消费终端、智能硬件、具身智能等行业knowhow,保持对AI趋势的深度、及时掌握,识别市场机会,开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求,形成有效商机。
• 客户业务理解及需求挖掘:充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战,进行客户组织架构梳理和决策链摸排,获取客户信息,通过串联客户OKR,找到双方合作机会点。
• 建立组织客情: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。
2、产品和技术价值传递
• 理解阿里云产品及解决方案:深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI(从算力到模型到应用)等阿里云产品的技术价值,了解竞对的差异化竞争优势,能够根据客户需求初步制定解决方案。
• 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。
3、制定商务策略及商机转化
• 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。
• 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。
4、持续做好客户服务
• 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,长期陪伴客户成长
• 推动产品反向优化:将客户使用中遇到的影响客户体验的问题,反向推动内部解决,推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
客户关系管理
• 客户开发:主动了解所在区域/市场的关键行业knowhow,保持对AI趋势的深度、及时掌握,识别市场机会,开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求,形成有效商机。深入了解金融科技行业,如中心化交易平台方案、高频交易(HFT)行业等,定位关键决策人并评估客户的实际需求,快速转换商机。
• 客户业务理解及需求挖掘:充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战,进行客户组织架构梳理和用云决策链摸排,获取客户信任,通过串联客户OKR,找到双方合作机会点。
• 建立组织客情: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,并与客户CXO或CXO-D建立长期的业务和技术关系,在合作中获得关键性支持。
产品和技术价值传递
• 理解阿里云产品及解决方案:深入理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值,了解竞对的差异化竞争优势,能够根据客户需求初步制定解决方案。
• 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。
制定商务策略及商机转化
• 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。
• 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
• 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。
• 推动产品反向优化:将客户使用中遇到的影响客户体验的问题,反向推动内部解决,推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
阿里云智能-资深商业技术工程师 (Tiger Maas)-深圳
一、客户开拓与商机挖掘
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
二、AI 价值传递
1、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。
2、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。
制定商务策略及商机转化
1、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。
2、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。
三、持续做好客户服务
1、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。
2、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。

