汽车之家交易产品经理（B2B2C新车交易方向）
任职要求
1. 本科及以上学历，5年以上产品经理工作经验，至少3年B2B电商平台交易模块全流程设计经验，有汽车、大宗交易类电商从0-1搭建经验者优先。
2. 熟悉B2B交易全链路逻辑（商品、订单、支付、结算、合规），对新车交易行业上下游生态（供应商、采购商、车辆流通政策）有深入理解，具备独立设计复杂交易链路的能力。
3. 具备成熟的产品落地能力，能独立完成PRD撰写、…工作职责
1. 负责B2B2C新车电商平台交易全链路产品规划与落地，调研行业趋势、上下游（供应商/采购商）需求，制定阶段性产品roadmap，明确落地优先级与核心目标，对交易转化、资金合规等核心指标负责。 2. 独立主导商品管理、价格优势识别体系、询单/下单流程、电子合同、对公支付、账期管理、对账结算等核心模块设计，撰写PRD、绘制原型，输出可落地产品方案，联动开发、测试、上线全流程闭环。 3. 搭建交易环节合规体系，结合汽车行业政策与电商监管要求，设计合同、资金流转、税务适配、车辆流通等合规方案，对接法务、财务验证可行性，规避业务风险。 4. 建立交易模块数据监控体系，通过数据分析发现产品痛点，独立输出迭代方案；协同履约产品经理打通数据链路，确保交易与履约数据闭环，支撑业务决策。 5. 对接技术、运营、商务、财务等跨部门团队，协调资源，解决协作瓶颈，主导需求评审与问题复盘；对接上下游用户收集反馈，快速调整产品策略，提升用户满意度。
1. 负责B2B2C新车电商平台履约全链路产品规划与落地，覆盖进销存体系、实车物流、车辆交付验收等核心模块，制定可落地的产品方案与流程规范。 2. 设计实体仓库与云仓的库存同步机制、库存锁定与预警规则，搭建进销存台账体系（采购入库、销售出库、盘点核算），确保库存数据与实车一致，规避超卖、缺货问题，支撑交易模块运转。 3. 主导实车物流方案设计，包括物流平台对接、轨迹实时追踪、成本管控、异常处理（延迟、损坏），制定交付验收标准与权责划分，优化物流时效与采购商体验。 4. 建立履约数据监控指标（库存准确率、物流准时率、交付完成率），独立分析数据异常并输出优化方案，推动履约流程迭代，对履约效率与用户满意度负全责。 5. 与交易产品经理深度协同，打通订单、库存、物流数据链路，明确跨模块对接规则，解决履约环节跨模块问题，确保全流程顺畅。 6. 独立完成履约模块PRD撰写、原型设计、开发跟进、测试验收，收集上下游用户反馈，快速优化产品。
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。
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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.承担网约车业务核心业务指标，使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业，研究生/本科，2023年毕业 编程基础扎实，至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法，数理逻辑好，具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力 加分项： 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先