滴滴产品与用户运营专家(J251028010)
任职要求
1、3-5 年工作经历,本科学历及以上
2、熟悉资源管理流程并有相关沉淀
3、熟悉供需…工作职责
1、负责花小猪资源分配及管理工作,包含月、周、日维度的预算分配、花费监控和资源腾挪,保证花费准确性 2、负责搭建资源使用效率评估和指导机制,及时发现并指导效率低下策略,保证规模和ROI 最大化 3、负责供需策略的制定工作,能够根据不同城市供需情况,制定供需策略,保证高效达成规模目标
岗位背景 网约车具备双边网络效应,通过定价、流量、补贴、分单的策略制定,和司乘长短期营销产品的协同,我们立志在下沉市场创造更好的打车体验,让更多乘客更便宜、更快的打到车,让更多司机收入更稳定,让业务的体量不断提升。经过几年深耕,下沉市场在全局中的比重不断提升,当前已成为贡献全局业务增量的主力军,在产品力、定价权等方面享有独立话语权。 价格做为交易市场中用户完成价值交换的必要条件,是日常运营抓手中排在首位的工具,对业务增长起到至关重要的作用。具体工作中,我们通过基础定价校准、定价工具创新、商业化规则调整等手段,为下沉城市的业务增长提供具有持续性的动能。 岗位职责 1)对负责区域内城市的网约车价格负责。能够通过成本分析、供需预判、竞争调研等锁定核心问题,针对性的完成网约车价格校准、定价工具创新,持续推动负责区域内城市的网约车业务增长 2)对负责区域内城市的出租车价格负责。以增长、渗透为核心,深入分析目标对象,数据驱动、科学测试;通过线上定价权品类价格制定、出租车商业化规则优化等,持续推动下沉市场出租车价格下探、商业价值提升、平台交易量增长 3)不断沉淀下沉市场价格框架体系,创新价格产品力,使下沉市场城市价格能够根据内外部变化做出快速的反应和调整,支撑起下沉市场长期增长目标
职位描述 滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来,滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、存储等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们正在寻找经验丰富的智能核身平台的架构师来加入我们团队。该平台是公司业务安全与用户体验的核心基石,为数千万用户提供安全、智能、流畅的身份验证服务。 核身平台: 职位描述: 1、负责风险智能核身平台的技术规划和架构设计,制定清晰的技术演进路径和技术愿景。 2、主导重大技术选型与攻关,评估并引入前沿身份验证技术,保证平台架构的先进性、稳定性、可扩展性和成本效益。 3、主导设计高可用、高并发、可扩展的核身决策架构,涵盖API网关、业务流程核身引擎、决策策略引擎、核身因子等核心系统。 4、构建智能化的核身决策大脑,实现风险自适应的核身流程(豁免、降级、Rank评分、成本优化)。 5、负责平台SLA、可用性、稳定性的体系化建设,确保对所有服务业务线的稳定支撑。 6、推动核身运营平台的产品化与配置自助化,提升业务接入和运营效率。 7、base地:北京/上海/杭州。
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。