美图AI 产品经理实习生（视频方向）/ Summer Intern- AI Product Manager (Video)
任职要求
- Strong interest in AIGC; solid working knowledge of AI capabilities and limitations in a product context - Prior product internship experience; proficiency with Axure or Figma; familiarity with the full product development cycle - Basic data analysis skills; able to independently extract and analyze data using SQL or Excel - Clear communicator, independent thinker, highly accountable; able to manage multiple …
工作职责
岗位概述 负责 RoboNeo 视频创作类产品的需求设计与功能迭代，深入研究自媒体创作者（TikTok / YouTube / Instagram 等平台博主）的真实使用场景，将用户洞察转化为可落地的产品方案。你将全程参与从需求调研、PRD 撰写到上线验证的完整产品链路，并探索 AI Agent Skills 在视频创作场景中的模块化落地。 本岗位为 2026 年暑期实习，全职实习时长 5 个月以上。实习期间表现优秀者，将有机会获得留用。 职责描述 - 需求调研与场景分析：深入研究自媒体创作者的实际视频创作需求，通过用户访谈、竞品分析及数据挖掘，提炼高频痛点与核心诉求 - 产品功能设计与优化：协助产品经理完成视频创作相关功能（如智能剪辑、爆款复刻等）的产品设计；撰写清晰的 PRD，绘制原型图，并跟进研发与测试流程，确保功能高质量上线 - 视频 Agent Skills 场景化落地：针对特定创作场景（如商品展示、动漫短片等），协助梳理标准化流程与核心能力，将专业经验转化为可直接调用的模块化功能组件 - 数据分析与策略迭代：跟踪功能上线后的用户使用数据，分析转化漏斗与留存指标；基于数据反馈与用户声音，持续提出产品优化建议 - 跨部门协同与项目推进：与算法、研发、设计、运营等团队紧密协作，推动产品迭代计划顺利执行，确保产品按时交付 任职资格 - 对 AIGC 领域有浓厚兴趣，具备一定的知识储备，能理解 AI 产品的基本能力边界 - 有产品实习经验，熟练使用 Axure / Figma 等原型工具，熟悉产品研发全流程 - 具备基础数据分析能力，能独立使用 SQL 或 Excel 完成数据提取与分析 - 沟通表达能力强，善于独立思考，责任心强，能在多线并行的项目中保持高效推进 加分项 - 本身是活跃的短视频创作者或深度用户（TikTok / 抖音 / YouTube 等），对创作工具有亲身体感 - 了解主流 AI 视频生成工具（Sora、Runway、即梦等）及行业动态 - 有 B 端或 AI 工具类产品的实习经验 - 具备英语读写能力，有海外产品使用或分析经验 ▸ Overview You'll drive product design and feature iteration for RoboNeo's video creation tools, diving deep into how content creators on TikTok, YouTube, and Instagram actually work, and translating those insights into shippable product solutions. You'll own the full cycle from research and PRD writing to launch validation, and help explore modular AI Agent Skills for video creation. This is a full-time summer 2026 internship (5+ months). Strong performers will be considered for a return offer. ▸ Responsibilities - User Research & Scenario Analysis: Deeply understand the real creative needs of content creators through user interviews, competitive analysis, and data mining; distill pain points and core requirements - Product Design & Optimization: Support the PM in designing video creation features (e.g., smart editing, viral content replication); write clear PRDs, create wireframes, and follow through on development and QA to ensure quality launches - Video Agent Skills Deployment: For specific creation scenarios (e.g., product showcases, animated shorts), help map out standardized workflows and translate expertise into modular, reusable components - Data Analysis & Iteration: Track user behavior post-launch; analyze conversion funnels and retention metrics; deliver product optimization recommendations based on data and user feedback - Cross-Functional Collaboration: Work closely with algorithm, engineering, design, and operations teams to drive the product roadmap and ensure on-time delivery ▸
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。
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。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。