腾讯混元大模型数据运营（北京）
任职要求
1.本科及以上学历，英语可以作为工作语言，有海外工作经验优先；
2.具备2年相关领域工作经验，熟悉大语言模型、多模态模型训练数据…工作职责
1.理解大模型训练数据需求，能够基于模型效果目标，形成高质量的数据交付目标与计划； 2.负责海外供应商开拓与建联，挖掘行业优质大模型数据资源，成数据资源拓展计划与策略，储备高质量数据资源； 3.负责海外数据采买与交付，参与优化采买交付流程，持续提升交付效率。
1.对BPO行业管理有相关认知(有经验者优先)，熟悉供应商管理模块，包括不限于人员管理、流程管理、交付管理、风控管理等，能够对供应商日常运营管理的多个环节有洞察能力与敏感度； 2.通过供应商日常运营行为、及交付指标数据分析，大盘数据指标异常波动，能够主动发现潜在的交付管理风险，并第一时间进行供应商管理干预与流程辅导，快速纠偏； 3.完成供应商管理的上传下达工作，对上游规则、质量、平台、流程等多项管理要求及时准确的传达至供应商核心团队落地执行，并有效跟进落地全流程，能够完成闭环检查； 4.具备流程搭建能力、数据分析能力，可有效的通过供应商日常运营过程中的卡点，梳理业务链路上下游业务关系，搭建优化运营流程;通过数据多因素分析，发现交付指标间的关联关系，对关键运营环节进行优化驱动。
1.负责大模型数据平台相关的产品策划； 2.围绕提高数据交付质量、效率目标，，以大模型为基础，探索产品化、可复制的产品能力，抽象方案，推动落地； 3.通过产品能力，提升大模型、智能体等产品能力在司内外的渗透、使用、口碑； 4.通过对需求的研究分析，持续优化和完善产品能力，提升大模型、智能体等产品的用户价值和商业价值。
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。