携程资深AI训练师(MJ028893)
任职要求
1. 3年以上智能客服产品运营经验，熟悉AI在各行各业客服领域的应用和运营； 2. 熟悉C2O、C2B的业务性质，有较强的业务分析能力，对用户的行为特征和需求有敏锐的感知，能够对用户需求进行深入分析，识别关键需求，并推动需求的逻辑； 3. 具有优秀的文字表达能力，能够高效完成分析复盘总结，有出色的文字组织能力； 4.有较强的逻辑思维能力和优秀的表达能力，逻辑清晰，言简意赅、重点突出； 4.有较强的责任心和自我驱动力； 5.能快速融入团队，和工作伙伴友好沟通协作。 职位描述 1.深入了解公司业务属性，敏锐洞察用户需求，为智能问题解决方案的搭建与友好交互体验的提升两大模块提供有力支持。 2.深入研究智能客服领域各行各业的功能设计、服务策略、流程原理、技术应用为推进全场景的智能解决能力提升提供创新且可落地的需求方案输出。 3.监控各核心指标的数据变化，能够针对数据波动高效迅定位…
工作职责
1.根据业务知识和服务流程规范，设计智能机器人产品的知识库和流程结构，以及友好的答案话术表达； 2.负责IM智能客服，能独立负责某场景线路，对于场景的能力提升提供相应的支持隔和解决方案； 3.识别智能机器人产品线上运营问题，挖掘可提升智能商服解决能力的产品功能，设计产品功能实现的流程方案，计算需求价值，出具需求文档； 4.持续挖掘线上可以提升用户交互体验的产品需求，持续推动方案落地并追踪数据效果； 5.监控线上各项数据指标的变化，根据数据波动情况，分析异常数据的根因，并找到可优化解决办法，提升智能解决率和满意度。
负责ASR智能客服： 1.有一定的AI训练的运营经验，能否负责一个场景线路，对于场景的能力提升提供相应的支持和解决方案 2.了解人工智能技术和应用场景 3.具备良好的逻辑思维能力和细致的观察力，能够准确理解和执行复杂的标注任务，对数据中的逻辑关系有敏锐的洞察力 4.能否根据数据，分析和发现智能中的提升点和解决方案 5.了解项目推动和运营的基本工作流程
我们正在寻找资深AI集群工程师，负责构建和优化大规模GPU计算基础设施。作为AI算力平台的核心建设者，您将参与从硬件选型到调度优化的全链路工作，支撑公司核心AI业务的万卡级算力需求。 Kubernetes调度与计算平台 资源调度与集群管理 - 设计和实现GPU算力调度系统，优化资源利用率和作业调度效率 - 负责Kubernetes节点组件（kubelet、container runtime）的稳定性、性能优化 - 深度排查Kubernetes集群复杂问题 计算平台与节点优化 - 参与服务器硬件选型、测试和验收，重点优化GPU服务器性能 - 推进国产AI芯片的生态适配 - 建立集群故障感知召回体系，提高AI计算资源利用率，维护线上集群稳定性 扩展方向：性能优化（附加项） - 参与AI集群网络优化（NCCL/RoCEv2），提升分布式训练通信效率 - 深入文件系统、缓存、镜像、cri细节，优化容器启动速度
1、负责智能服务机器人（文本机器人、语音机器人等）的运营工作：需求洞察、数据分析、后台配置、测试验收、产品评估，分析迭代效果持续优化提升机器人解决能力和服务体 2、深挖业务及用户痛点，输出可行性计划并落地运营计划，完成运营数据分析和总结 3、通过行业/竞品调研分析，了解行业智能机器人最佳应用及最新技术应用案例，结合最新技术能力和运营洞察提出创新想法，推动业务及产研优化智能全链路服务体验
1.负责AI平台架构设计和AI工程化技术实现； 2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率； 3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。