快手大客户广告销售（运动户外）-【商业化】

1. 负责1688 SKA大客运营管理，搭建客户分层运营体系，通过数据分析挖掘客户需求，设计大客年框合作方案并落地服务交付，提升SKA大客商业化营收及持续稳定合作； 2. 基于客户业务目标，整合站内外资源为SKA大客提供定制化全域营销解决方案，包括但不限于品牌曝光、效果广告、内容营销等，助力SKA大客生意增长； 3. 深耕消费品垂直行业（包括不限于办公文化、运动户外、家电、日百、美妆、个护等），洞察行业趋势及客户痛点，沉淀行业运营方法论及输出行业运营资产，包括但不限于行业白皮书、标杆等；并能深入行业核心产业带主导行业沙龙等活动，提升SKA大客产业带商圈影响力； 4. 跨团队协同产技/中台/销售等，推动SKA大客业务规则机制、服务SOP、产品方案等持续升级，提升运营效率助力业务目标达成；

一、SKA客户营销策略规划 • 负责家装零售行业SKA客户（如建材家居、服饰箱包、运动户外等）的整体营销策略制定，围绕客户生意目标设计差异化营销方案，推动客户预算投入与商业化增长。 • 深入洞察家装零售行业的消费决策链路和到店场景特征，结合高德地图的LBS优势，挖掘行业营销机会点，构建"搜索-导航-到店-转化"全链路营销模型。 • 主导SKA客户年度/季度营销规划，统筹大促节点、行业节点（如装修旺季、315、618、双11等）的营销节奏，确保策略与客户经营周期匹配。 二、营销方案设计与落地执行 • 基于客户需求及平台能力，设计并包装SKA客户定制化营销产品组合方案，涵盖品牌广告、效果广告、活动IP联动、内容营销等多种形式。 • 推动营销方案的全流程落地，包括素材策划、投放策略优化、效果追踪与复盘，确保方案执行质量与客户ROI达成。 • 建立并持续迭代家装零售行业的标杆案例库，沉淀行业best practice，赋能销售团队及中小客户的规模化复制。 三、行业运营与生态建设 • 定期输出家装零售行业洞察报告（市场趋势、竞争格局、用户需求变化等），为业务决策提供数据支撑和策略建议。 • 联动产品团队，基于行业和客户需求，推动产品功能优化和新产品能力的定义与共建，提升平台在家装垂类的竞争力。 • 搭建行业生态运营体系，策划行业峰会、沙龙等行业活动，增强SKA客户粘性和行业影响力。 • 四、跨团队协同与资源整合 • 与销售、产品、数据分析、设计、市场等多团队紧密协作，统筹内外部资源，确保重大项目高效推进与落地。 • 对接客户高层及决策链关键角色，建立深度客户关系，推动战略级合作的达成与深化。

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。