滴滴整合营销专家(J250704006)
任职要求
1. 5年以上整合营销活动经验； 2. 目标导向，数据驱动，有责任心，…
工作职责
1.负责整合营销活动的设计和落地。基于不同的业务目标和背景，设计整合商户和用户、线上和线下、市场和销售视角的活动方案，对活动效果和效率负责； 2.营销玩法创新：基于用户需求和供给情况，针对不同人群和场景，整合端内外流量、补贴等资源，以及营销产品工具能力，创新营销活动玩法； 3.与运营、产研等团队紧密协作，保障方案的可行性和落地实施，对跨团队的协作和问题解决负责，贡献长期产品能力和销售能力的提升。
负责平台核心资源位（包括但不限于金刚位、Feeds流、闪屏、弹窗等）的流量分配规则与算法策略制定，确保流量分发的效率与公平性 结合业务目标（如拉新、促活、GMV增长），设计并落地差异化的流量分发方案，例如通过用户分层实现精准触达，提升整体转化效率。 持续监控各资源位的效能（如点击率、转化率、GPM），建立评估体系，通过A/B测试等数据化手段驱动策略迭代 深入理解业务节奏，为季度性大促和日常营销活动提供流量解决方案，确保流量供给与业务峰值需求相匹配
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。