滴滴产品与用户运营(会员方向)(J250414014)
任职要求
1.本科及以上学历优先,5年及以上互联网产品与用户运营经验,其中至少包含3年会员经验。
2.具备良好的用户洞察力及产品意识。数据驱动,逻辑性强,熟悉用…工作职责
1.负责会员体系建设,整合平台内外资源,设计对用户有吸引力、有口碑的权益,提高平台用户对会员的感知,提升会员忠诚度,扩大会员规模。 2.基于用户研究、行业分析等,识别用户对会员权益的需求及满足情况,输出产品及策略优化建议,并结合可行性研究制定可落地方案。 3.协同各部门推动产品及策略优化方案的落地与执行,通过数据分析和用户反馈,持续优化会员体验。
产品规划与优化 • 策划差异化的信贷复支产品方案,包括额度调整、定价优惠、还款方案等 • 与风控团队紧密配合,优化授信策略与审批流程,提升优质客户的转化效率 • 与运营团队紧密配合,策划并维护会员权益体系,提升用户粘性 用户经营与运营策略 • 设计并优化客户分层体系,制定差异化的用户经营策略和权益方案 • 规划并执行存量用户的活跃度提升与复购转化方案 • 负责用户全生命周期运营,提升用户价值与忠诚度 数据分析与效果优化 • 建立用户画像与行为分析体系,挖掘用户需求与价值 • 跟踪关键运营指标,包括复购率、客均贷款额、忠诚度等 • 基于数据洞察持续优化运营策略和产品方案 团队协作 • 协调技术、运营、风控等团队资源,推动项目落地 • 对接运营团队,提供精准营销支持 • 与数据团队合作,持续优化用户分层与标签体系
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。