特斯拉实验室技师--工业CT
任职要求
具备 2年以上市场主流工业CT设备操作经验，熟悉CT设备构造及工作原理。
本科及以上学历，材料，机械、仪器仪表等理工科相关专业。具备金属/非金属失效分析经验者优先。
通过工业CT等级考试（I级/II级/III级）并取得相关…工作职责
实验室技师主要工作内容，是熟练操作检测分析设备，对日常的检测工作按时按量的完成，并完成检测报告的制作并上传。此外，对于日常工作中的其他部门的委托工作，了解委托人的要求，有一定的分析思路，完成分析，并确认相关结果是否符合图纸规格.作内容覆盖过程质量监控，来料抽检，各个部门材料问题分析支持（工艺，设备，生产，供应链，售后等等），以及其他车间的材料问题支持。个人能力较强者，有技师晋升通道，实验室技师班长晋升渠道。 工作职责： 熟练操作本实验室的CT设备，根据委托方要求并结合产品规格，制定和执行合理的扫描测试程序。 熟练使用VG软件对扫描数据进行处理，如生成清晰的3D重构图及剖面图、孔隙率测量等等。针对委托方的疑问给与专业的解答。 逐步建立并完善公司零件（材料）-扫描程序数据库，并对测试数据进行细致的储存与归档。 定期对CT设备开展维护保养和计量校准工作，如更换灯丝等等。发现异常及时上报并采取合理措施予以消除。 制定并不断优化与CT设备相关的各类文件，如设备操作指导书，测试方法指导书，设备维护指导书。 严格执行公司及实验室的各项管理制度，做好实验室的安全、5S等工作，并持续改进。 与公司内、外部各级团队建立并保持良好的工作关系。 遵守公司规章制度，严格按照作业指导书工作，积极查找安全隐患，及时汇报安全隐患和事故，提出安全合理化建议，通过不断改进，创造安全健康的工作环境。 完成实验室领导、工程师交办的其它任务。
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；
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。
1、公司全场景智能搜索业务，通过搜索算法/技术，提升用户体验核心指标； 2、负责Query引导模式挖掘，通过前沿的NLP,NLG等算法手段，深挖用户Query表达交互规律； 3、结合业务需求，对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引，提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势，对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。
1、与业务需求结合，设计并落地创新型实验及准实验，提升实验的效率和洞察深度，探索机器学习技术、动线挖掘、模型预测等方法在因果推断中的应用场景，解决观测数据中因果关系的识别，研发新型因果推断方法，优化业务决策； 2、从理解业务问题到因果因推断相关领域方法论研究、原型验证、直到与工程团队合作将成熟的技术产品化，推动方法从理论到实践的转化。设计可扩展的实验框架，支持大规模、多场景下的因果推算与效果评估； 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段，量化运营策略效果和价值，科学评估运营手段，为业务决策提效。