快手整合营销专家（中小商家）-【电商】
任职要求
1、3-5年的电商平台营销运营经验或行业营销经验优先，具备统筹、规划能力，良好的沟通能力，擅长跨部门协作； 2、有一定的营销敏感度及市场洞察力，发现机会点及营销点； 3、强执行力及推动力，具有利用多种方式…
工作职责
1、大促整合营销：结合年度电商大促节点（38/618/双11/年货节），制定业务差异化电商活动策略，通过整合资源、制定政策玩法，实现大盘增长，为增量GMV负责；包括但不限于营销传播方案、互动、站内规则、页面布局等； 2、活动运营统筹：在重大活动节点同各部门保持高效沟通及协同，完成活动信息布达及合作，统筹各条活动策划主线，完成资源沟通招商等、保证活动按时启动，核心流量页面按时上线，把控活动整体执行进度，确保活动节点GMV目标的达成； 3、通过经营数据分析，挖掘新增量机会，优化营销策略和活动链路，通过产品化的方式实现规模化能力提升； 4、有较强的数据分析能力，能独立进行较复杂的数据分析，根据活动情况，通过数据分析及总结归纳，对活动进行效果分析，总结经验及不足，为活动ROI负责。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；
1、负责搜索C端业务需求的研发与实现； 2、负责搜索业务基础架构模块的升级与维护，提升搜索产品研发效率； 3、负责搜索容器产品及平台的的底层核心服务能力建设，借助云原生相关技术提升搜索引擎系统的平台化程度，实现搜索引擎的产品化； 4、负责搜索各类平台系统间的整体优化与整合，提升平台系统的稳定性/通用性/研发与使用效率。
1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。
-基于AWS或微软云服务，搭建数据反馈关键平台，涵盖数据采集、存储、处理、标注、分析及反馈链路 -实现数据闭环自动化，包括触发式数据回传、关键场景挖掘、模型迭代验证等环节 -设计高可用、可扩展的云架构，优化数据存储与计算资源效率 -开发数据质量监控系统，提升数据利用率和算法泛化能力 -负责基于AWS或微软云的自动驾驶仿真平台开发 -负责设计、开发和优化基于AWS云服务的自动驾驶可视化仿真系统架构，支持高并发、低延迟的仿真场景测试 -构建云原生仿真工具链，整合数据管理、场景生成、结果分析等模块，提升仿真效率与可扩展性 -跨团队协作与技术沉淀 -与算法团队紧密合作，确保仿真环境与自动驾驶感知、规划、控制模块的精准对接 -主导技术文档编写与开源工具链研究，推动团队技术标准化