滴滴策略数据高级产品经理(J250925030)

【岗位职责】 1. 账户体系设计与优化 - 设计和规划支付系统中的账户体系，包括用户账户、商户账户、中间账户等多种账户类型的功能与使用场景。 - 定义账户的生命周期管理规则，包括账户的开立、注销、冻结、解冻、恢复等核心功能，确保符合巴西支付市场的监管要求和用户需求。 2. 账户安全与风险控制 设计账户相关的安全策略，包括账户验证、身份认证、多重防护机制等，保障账户及资金安全。 与风控团队协作，制定账户异常行为监测与处理方案（如账户冻结规则、风险告警机制等），有效预防欺诈和合规风险。 3. 市场需求分析与产品规划 - 深入研究巴西支付市场（如 PIX、Boleto、信用卡、数字钱包等）对账户功能的需求与监管要求，挖掘产品创新机会。 - 根据市场需求和业务目标，制定账户模块的产品发展路线图和迭代计划，持续优化账户功能与用户体验。 4. 跨团队协作与项目管理 与技术、财务、风控、运营等团队紧密合作，推动账户功能需求的落地与优化，确保账户模块的稳定运行。 定期与巴西当地支付机构、银行合作伙伴沟通，确保账户体系的合规性与业务需求的对接，推动账户相关功能的创新与落地。 5. 数据驱动的产品优化 - 监控账户模块的核心指标（如账户开立成功率、异常冻结率、账务准确率等），分析并解决问题，提出优化方案。 - 基于数据驱动账户系统的持续迭代，确保账户模块的高效、安全和用户友好性。

定价与奖励工具设计：负责骑手定价与奖励工具的产品设计，设计并优化智能奖励系统，提升奖励效率与效果； 收入感知产品设计：主导骑手收入感知相关产品的规划与设计，包括钱包、收入中心、奖励感知等功能，提升骑手对收入的透明度和满意度； 策略效果监控与优化：建立定价与奖励策略的效果评估体系，持续监控策略表现，并根据数据反馈与业务需求进行优化迭代； 竞品分析与行业洞察：关注行业动态与竞品策略，进行深度分析与调研，为产品设计提供创新思路与策略输入； 跨团队协作与落地：与运营、数据、算法、技术等团队紧密协作，推动产品需求落地，确保项目高质量交付。

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。

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。