西门子项目经理（NPI新产品导入）
任职要求
• 5年以上新产品导入高级项目经理工作经验。
• 7年以上工作经验者优先
• 熟悉功能性组织。较强的部门建设能力以满足公司业务需求
• 熟悉建筑控制产品者优先
• 本科以上学历，电子工程、机械工程/自动化、项目管理等相关专业。
• 优秀的沟通能力和沟通技巧
• PMP认证者优先
• 流利的英语读写能力
你将得到这些收获：
• 丰厚的福利待遇，长期关怀的企业年金计划、灵活配置的商业保险、共同成长的员工股票计划等
• 系统化的职业发展平台，多方面的课程资源与发展工具，从自身优势出发，个性化定制你的成长路径
• 灵活的工作模式，使你保持韧性、与时俱进
• 多元包容的企业氛围，和欣赏的人做喜欢的工作
• 多种志愿者和社群活动，为你拓展职业网络，提供跨业务领域的交流机会，找到志同道合的伙伴
为什么选择我们？
• 处于行业风口，职业前途广阔
在“2030碳达峰、2060碳中和”的国家战略下，楼宇已…工作职责
加入西门子智能基础设施集团智能建筑事业部，成为零碳先锋，共创明日世界！ 西门子智能基础设施集团 (Siemens Smart Infrastructure, SI) 的业务涵盖能源系统、楼宇和工业，旨在通过集成软硬件、产品、系统和解决方案，改善人们的生活和工作方式，显著提高效率和可持续性。我们致力于打造更低碳、更智能、更灵活的基础设施，在楼宇科技、智慧园区、数据中心等领域，都有我们成功的项目案例。 西门子智能建筑全球研发中心，位于高科技企业林立的北京市海淀区后厂村中关村1号地区，是西门子智能基础设施集团楼宇产品在亚太的研发中心，承担了智能楼宇产品全球研发任务。亚投行总部、水立方、国家速滑馆（冰丝带）、港珠澳大桥、上海环球金融中心、大兴国际机场等建筑里都使用了我们研发的产品。 我们期待擅长新产品导入项目管理的人才可以推动业务发展。 你将在这些领域发挥影响： • 根据市场需求，带领新产品导入项目成功启动。 • 以新项目为基础，引领新技术引进，提高生产制造技术，降低制造成本。 • 在产品的工业化过程中对带领NPI团队与研发合作， 通过DFM优化产品设计，提高产品可制造性。 • 为工厂争取更多的新产品在BSCE进行生产。 • 灵活的新产品导入以更快的赢得市场对新产品的需求。 • 领导量产产品从外部工厂转移到BSCE工厂进行生产。 • 组织进行PL-P团队内部及外部的流程改进以提高团队的工作效率。 • 带领生产团队, 代表BSCE参加新产品生产工厂的竞标，可以根据竞标的实际情况，向管理层提供战略调整建议。 具体包括： • 领导全球和本地的新产品导入，并与跨部门团队及时完成相关工作。 • 带领NPI团队在新项目中与研发进行DFM，改善产品的设计使之更适合BSCE的批量生产。 • 在新产品导入中领导或参与产品VAM成本降低，提高BSCE的制造竞争力。 • 与研发和OPS协调新技术需求。 • 领导/参与新产品导入流程和工具的标准化，以支持高质量、有竞争力的成本和更快的启动。 • 领导关键项目以支持业务的卓越。 • 协助工厂领导工厂重点项目。 • 为初级，高级PL-P提供良好的指导，支持部门建设。 • 良好的新产品导入变更管理能力。
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。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
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、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系