快手业务策略与分析实习生（汽车方向）-【商业化】
任职要求
1、26届及以后在校生，本科及以上学历； 2、熟练应用 Excel、SQL、Python进行数据处理、分析和可视化呈现，有相关项目经历优先； 3、具有一定概率统计…
工作职责
1、围绕广告业务，学习和理解业务的基本逻辑，能独立完成数据提取、处理、分析和可视化呈现到结论展示的整个流程，为行业提供数据分析方案与支持； 2、结合部门现有业务数据梳理汇总，对公司内外部数据进行挖掘，在深入理解行业需求、产品与用户洞察基础上，紧密协助业务，用快速而有效的方式满足业务方需求； 3、支持行业的数据分析、销运支持工作，深入理解业务规则并有效赋能业务，产出业务分析与建议。
1. 系统建设：梳理业务数据可视化需求，并利用帆软、BI搭建业务看板系统，帮助业务感知重要指标的变化与行业变化。 2. 行业研究：通过深入的行业研究及业务调研，探索行业发展进程并给出业务策略及方向上的建议，辅助业务挖掘机会点。 3. 经营分析：建立和完善业务指标体系及监控体系，识别关键问题及影响要素，通过常规报告及专题汇报等方式提出合理建议并协同落地。 4. 专题研究：基于对业务的理解及品牌发展需要，结合行业趋势与商业机会，通过专题研究洞察可优化的业务动作并提出优化策略。
1、负责快手商业化外循环（磁力智投平台）行业直播项目的产品运营实习工作； 2、对直播这个内容形式有一定的了解，能够至少从用户、主播、平台3个视角中选择1-2个去认知直播，发现问题并提出独立的见解； 3、能与金融/教育/汽车/游戏等各行业的业务线同事对接，挖掘客户直播供给问题和空间，协同产品提出供给增长方案； 4、能定期监控行业和头部客户动向，理解、分析和挖掘用户需求，跟进业务重点项目需求分析和实时落地，高效推进保证项目按时交付。
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。