腾讯混元-太极大模型平台产品经理
任职要求
1.基础要求； 2.◦ 3-5年B端/平台型产品经理经验，有AI大模型、机器学习平台、开发者工具类产品经验优先； 3.◦ 熟悉大模型技术栈（如训练框架、分布式推理、Prompt工程），能与技术团队高效对话； 4.能力要求； 5.业务痛点击穿力：能快速定位复杂业务问题的本质，提出平台化解决方案； 6.技术产品化思维：擅长将算法能力转化为标…
工作职责
1.业务需求洞察与转化：； 2.深入对接业务线（如算法团队、司内业务部门），理解大模型在应用场景中的业务痛点，输出产品需求文档并推动优先级共识； 3.深入分析行业痛点（如客服、内容生成、3D建模等），输出定制化解决方案，推动产品适配性优化； 4.平台能力构建与体验提升：； 5.主导设计大模型全生命周期管理功能，涵盖数据标注、模型训练、效果评测、部优化等环节的核心模块，构建大模型全生命周期管理闭环，重点突破高并发训练、分布式推理、多模态模型兼容等能力； 6.设计面向开发者的低门槛工具链（如可视化Prompt编排、一键式模型微调），提升平台DAU/留存率； 7.端到端功能交付与落地； 8.独立负责功能从PRD设计到上线的全流程管理，协调研发、测试、算法团队资源，确保技术方案与业务目标的强对齐； 9.建立关键指标（如模型迭代周期、资源利用率、用户满意度），通过数据验证功能价值； 10.主导交付后的用户培训、反馈收集及问题闭环； 11.跨团队协同与项目管理； 12.推动业务方、工程团队、算法团队三方协作； 13.推动太极在腾讯生态产品（如微信、腾讯文档、腾讯会议）中的深度合作与能力共建。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。
1、负责快手搜推广服务的云原生管控方向，建设云上的平台化服务管控、服务调度能力； 2、结合服务场景设计相关调度策略、智能弹性伸缩能力、潮汐混部能力，提高集群硬件利用率。
负责快手搜索系统的业务引擎架构方向，面向短视频、电商、本地、搜索增长等多业务场景构建大规模业务引擎，支持算法业务的高效迭代。具体职责包括： 1、构建面向各个搜索业务的全链路业务引擎模块，包括策略服务、统一特征服务，排序服务等，支持算法和产运的迭代需求； 2、构建面向在线引擎的全图化引擎架构，提升全链路算法迭代效率和系统优化效率； 3、构建在线混部，动态算力等技术在高可用基础上提升在线引擎算力供给； 4、探索AI智能搜索、AI对话等新业务，探索大模型在搜索的应用落地。
岗位职责 1. 全链路AI基建开发 * 构建在线模型编排（Model Orchestration）能力，优化百万核级规模模型的资源调度、稳定性治理及跨系统复用。 * 主导特征工程平台（RedFeatureStore）建设，打通离线/在线数据一致性，支持超长序列建模、高商业价值特征探索等场景。 * 设计高性能推理引擎（RankML/RetrievalML），覆盖广告粗排、精排、创意优选等核心链路，实现算力与延迟的极致优化。 2. 下一代AI技术落地 * 推动GPU推理、AI编译器优化（算子融合/自动调优）、边缘存储等技术的深度应用，提升服务性能。 * 探索LLM、RAG、Agent技术在广告场景的应用，重构创意生成、相关性建模等业务的工作流。 3. 工程效能与稳定性 * 主导C++服务框架、容器化、混部资源优化，解决高并发场景下的长尾延迟、CPU利用率等核心问题。 * 构建自动化诊断工具链，提升复杂系统的可观测性与故障恢复效率。