快手人才发展专家（新人力方向）

1、战略规划与制定 结合业务战略、组织发展需要及属地业务特性，制定支持 BU年度学习发展计划，重点关注新员工、新管理、跨文化领导力、关键人才培训与发展等方向 兼顾全球标准化与区域差异化的混合式培养体系 2、项目设计与落地 主导核心人才梯队建设项目，推动文化冲突管理、跨国协作等课程本土化适配 联动总部中台资源，实现知识资产在区域的高效转化与应用 用不同的培训方式组合设计最适配的培训方案，拿到项目结果 3、知识管理与沉淀 建立跨区域专家智库，通过影子学习、战例复盘等方式萃取沉淀组织经验 培养讲师团队，开发适配当地工作语境的教学案例和课程 4、业务响应与支持 快速诊断新兴市场需求，用创新的思维设计轻量化、高杠杆的解决方案 监测文化摩擦热点，提供即时干预工具包 5、团队管理能力 三年以上团队管理经验 有成熟有效的管理方法与实践

【项目整体介绍】 通过米哈游 - 人力资源（统招）项目，融合专业与热爱，你的职业起点将拥有更多可能性。不只是一份实习，更是一次职业探索之旅。参与这个项目，【你将获得】： 1、多岗位双向选择：在人力资源（统招）流程中，你将拥有选择米哈游HR所有方向、岗位的机会。在筛选全流程中，我们会根据你的专业背景、技能特点和兴趣倾向，并结合业务导师的反馈，动态匹配适合的岗位，与团队“双向奔赴”！ 2、成长型培养体系：米哈游将提供人力资源各个方向的尝试机会，除了快速融入工作的基础通用外，还将配备资深导师一对一带教，定制化成长路径。如果过程中对于方向、岗位有新的想法，根据实际情况还可以再提提供调整方向、岗位的机会。 3、AI赋能：免费开放AI工具与算力资源，对AI具有探索精神的同学在HR场景落地AI应用实践，探索人机协作的全新HR范式。 4、长期发展：米哈游鼓励校招生在职业生涯的前期，勇于尝试不同的可能性，我们希望你成为未来HR领域的“多面手”，并会为之提供相应的机会和支持。 【米哈游人力资源介绍】 1、核心挑战：【洞察协调类】 ** 潜在岗位：BP、员工关系、招聘 喜欢并擅长沟通、在复杂信息中捕捉关键需求的你，作为组织与业务的关键桥梁： -可以是精准理解业务需求，通过市场洞察或校园活动，定位并引入社招市场与校园优质人才的当家能手； -可以是协助业务团队梳理用人需求、搭建和培养人才梯队、将“业务目标”与“人才”准确链接、推动业务团队正循环发展的业务伙伴； -可以兼具组织与一线视角，理清业务复杂场景下的员工关系事务，助力公司人力管理制度的规则迭代，持续为组织健康工作氛围提供策略支持，站在组织视角，服务业务、连接员工、创造信任。 **实战场景一：某AI团队急需一位"AI产品经理"，业务说"要懂AI技术、能快速落地、最好有游戏行业经验"。但问题是：市场上几乎没有"AI+游戏+产品"的成熟人才。你要怎么理解这个需求的本质？是找"AI专家"还是"产品经理"？如何梳理人才画像、制定招聘策略？ **实战场景二：某同学流转进入新项目组，3个月后提出离职，说"和想象的不一样"。你会怎么复盘，怎么避免下次再发生？ 2、核心挑战：【策略规则类】 ** 潜在岗位：组织发展、绩效发展、薪酬福利、学习发展 逻辑控、脑子活，遇到复杂问题愿意拆解到底的你，作为组织的“策略外挂”：‌ -可以是用调研和数据诊断组织健康，从绩效、人才梯队中发现问题、提出策略，让资源配置到对的事情上，成为组织的投顾； -可以是设计和迭代绩效、薪酬、激励规则，既懂业务逻辑又能算清楚账，形成发展正循环的机制设计师；‌ -可以是参与HR产品建设，把复杂的管理动作变成好用的工具，让决策更高效、更智能的产品化推手。 **实战场景一：某团队的业务目标完成度不佳，没有达到年初的预期。但最终的绩效结果却又显示，绝大部分人都是“符合预期”。大家质疑“绩效体系是不是失效了”，“公司的绩效体系不公平”。你会怎么样诊断这个问题，并且去优化绩效体系。 **实战场景二：AI时代，团队人力盘点时，有人会说"AI会替代XX岗位"，也有人说"AI只是提效"而不会改变人力投入。你会怎么分析和设计验证？如果验证结果要影响明年的编制规划，你会怎么呈现和沟通？ 3、核心挑战三【内容创意类】 ** 潜在岗位：雇主品牌、企业文化、培训 适合脑洞大开且绝对务实的你！ -希望你的创意能紧扣Z世代脉搏，既有活人感也有幽默感，对流行趋势有着敏锐洞察，也有独立思考的习惯。在想创意、写文案、策划活动等日常工作中，都能做到说人话、讲真话，用真挚的内容讲好米哈游的故事。 -也希望你信奉第一性原理， 不搞虚头巴脑的形式主义。你的每一个idea，都能经得起推敲，并能通过你强悍的执行力，变成实打实的招聘转化、文化认同或培训价值。 **实战场景一：米哈游要在某高校做一场校园宣讲，目标是“让更多优秀学生了解并投递米哈游的岗位”。这几乎是所有公司都会做的事，流程也都大致相似。如果你负责策划这场活动，基于你对校园的理解、对学生求职心态的把握，你认为我们应该怎么做才能实现既定目标？在哪些方面需要有所突破呢？ **实战场景二：公司要做一场新人培训，主题是“米哈游的文化与价值观”。但大家对此的刻板印象往往是“一场无聊至极的洗脑大会”。如果你负责设计这场培训，你会怎么做？怎么把新人培训的价值落到实处？如何避免照本宣科的形式主义，让新人真正理解并认同我们的企业文化？

【团队介绍】 我们是支持小红书电商、广告、本地生活技术团队的架构组，致力于为正在迅猛发展的小红书泛商业化场景提供强大支持并不断提升其水平。我们所面对的业务正在高速增长，涵盖多种多样的业务形态，因此我们面临着高可用性和架构设计方面的巨大挑战。我们需要保证小红书泛商业化业务持续蓬勃发展的轨道上稳定前行，因此正在寻找技术实力雄厚、架构设计经验丰富，并且与我们志同道合的伙伴。 如果你曾经参与过电商、电信、银行、财务等领域的复杂系统设计，并为这些系统提供稳定性保障，那么你就是我们正在寻找的人才。 我们期望你在以往的工作中不仅知道怎么做，还知道为什么这么做，因为我们将为你提供一个广阔的发展舞台，与志同道合的伙伴一起工作。 我们诚邀你加入我们，共同建设业内最具活力的电商平台。让我们一起创造更美好的未来！ 【你将负责】 1、学习并了解小红书相关电商、广告等业务及链路，了解应用、系统、基础设施等各层技术的调用关系； 2、保障小红书电商、广告等的大促及重要活动平稳运行； 3、负责设计和落地小红书电商稳定性保障解决方案，包含但不局限于：线上问题管理、全链路的监控管理、线上变更管理、故障容灾演练管控、重大活动管理，线上问题快速恢复平台，线上问题排查平台以及稳定性文化建设，为小红书泛商业化的持续高可用负责； 4、针对小红书泛商业化场景，进行高度抽象和沉淀，通过技术手段保障研发效能持续处于业内领先水平； 5、持续对小红书泛商业化的业务架构，技术架构和基础架构进行升级，保障小红书商业化业务健康稳定快速发展和迭代。

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)