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快手商业产品专家(号生态方向)-【生活服务】

社招全职5-10年J0005地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,5年以上工作经验,需要有通过大模型能力成功拿到收益的项目经验,有号生态产品、商业生态类产品经验者优先考虑;
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工作职责


1、负责快手生服生活号B端产品体系,包含线索经营、线索分销方向业务规划和相关产品功能迭代,负责范畴包括不限预服务号、线索CRM以及生服分销产品模块;
2、能利用AI产品能力帮助商家经营提效,并针对不同层级创作者特点完成商业模式设计,促成平台和商家价值双赢;
3、作为经营变现方向主R,具备业务中长期规划能力,具备良好的对外沟通和资源协调能力,指标意识强。能联动多团队达成业务目标;
4、具备用户视角,能从平台、商家和用户多方视角,全链路的思考线索经营商业生态机制设计。关注行业趋势,了解业界最佳实践,并能结合业务当前阶段制定解决方案。
包括英文材料
学历+
大模型+
相关职位

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社招5-10年J0005

1、负责快手生服账号生态&商业变现方向业务规划和相关产品功能迭代,为账号营收收入目标负责; 2、作为方向负责人,具备商业模式设计能力和中长期规划能力,具备良好的对外沟通和资源协调能力,指标意识强。能联动多团队达成业务目标; 3、能从平台、商家和用户多方视角,全链路的思考线索经营商业生态机制设计。关注行业趋势,了解业界最佳实践,并能结合业务当前阶段制定解决方案。

更新于 2026-04-10北京
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社招5-10年引擎

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。

更新于 2026-03-28上海|北京
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社招5-10年引擎

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。

更新于 2026-03-28北京|上海
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社招引擎

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;

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