滴滴策略运营专家(JR20260515005)

作为滴滴国际业务SRC团队如下一个或多个垂类领域风险域负责人，为安全水位和安全体验负责： 1）应急响应&情报方向：建立并运营内部威胁情报平台，整合多源情报，主导并协调各风险域安全事件的应急响应全过程，设计、优化并演练安全应急响应预案，提升团队整体作战能力； 2）安全文化方向，负责国际化安全文化体系的整体规划与搭建，制定安全文化目标与实施路径，推动安全文化融入公司业务流程与员工日常工作； 3）众测专测方向：负责国际化众测与专测业务的整体规划与管理，制定众测平台合作策略、专测项目流程规范，确保测试工作高效、有序开展； 4）漏洞运营方向：负责公司漏洞管理体系的搭建与优化，制定漏洞发现、分级、流转、修复、验证的全流程规范，确保漏洞得到及时有效处置。

1、用户增长、留存等长期指标负责，通过建立用户的分层体系，定位原因和问题； 2、针对用户下单/接单链路、生命周期、体验等维度，制定相匹配的抓手和策略，以长期影响用户心智； 3、提出有效的策略建议并推动产品迭代，通过科学实验进行效果验证和收益逻辑拆解； 4、能独立完成深度专题研究，拆解分析产品当前的核心痛点和问题点、定位和量化机会点，提供产品策略迭代新方向； 5、协同产研、算法等多方推动需求和策略的落地，并拿到相应的成果。

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。