腾讯AI产品架构师-泛互/金融

1.负责AI产品在泛互联网企业的商业化落地，对泛互联网企业客户进行售前支持，职责包括客户需求分析、方案设计、技术演示、POC等； 2.承担AI产品泛互联网企业的业绩KPI，与销售/产品/交付等角色配合，推动目标达成； 3.发现AI产品营收增长中的问题和机会，分析业务场景和产品方案的契合点，推进AI产品商业化进展； 4.参与产品改进和新产品的开发，提供关键技术和市场需求的反馈； 5.执行流程管理、事项管理、项目管理，逻辑清晰，具有判断决策和风险识别及解决的能力。

1.负责北区的产品商业化策划和技术支持工作。针对多行业客户需求，定制化设计解决方案，并向客户明确阐述方案价值与优势，提供专业的技术咨询与建议； 2.与销售团队协同合作，负责完成从产品技术交流到投标签约全流程工作，对产品销售收入负责； 3.承担产品售前的技术方案沉淀，深入探究AI代码助手的产品架构、功能特性、技术优势及应用场景，独立完成产品功能场景演示和产品解决方案设计； 4.与产品研发团队保持紧密协作，及时传递市场需求与客户反馈，驱动产品持续迭代与优化； 5.发掘并培养合作伙伴，借助伙伴资源拓展客户群体。

我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。