小红书搜索产运实习生
任职要求
1、大三、大四、研一、研二优先；数学、统计、市场等专业优先，有ppt制作能力和数据分析能力者优先；
2、每周到…工作职责
1、协助搜索广告的产品运营工作，协助搜索广告产品的运营落地，能承接拆解后子项目，可以独立执行，有一定的项目推动能力 2、根据客户/代理的反馈，处理搜索投放case并定期输出问题复盘总结；要求一定表达能力，可为销售提供日常问题解答并进行基础的产品培训，传递产品价值 3、有一定的数据敏感度和数据分析能力，日常可以协助产运进行产品覆盖、客户消耗等简单维度的数据分析和原因定位
工作职责 1.了解用户/内容/流量方向的产运工作模式，协助负责OGV（专业视频内容）推荐与搜索的日常运营工作，参与流量策略的讨论与执行，并跟进关键数据指标的变化。 2.理解不同用户群体对内容的需求，进行用户调研和竞品分析，整理用户反馈，为策略优化提供支持。 3.对用户增长和策略有自己的思考。了解 AARRR 等用户增长模型，对如何通过运营手段驱动业务增长有热情、有想法。能与产品、研发同学进行沟通，跟进相关项目的进展和落地。
1、负责搜索广告商业化数据分析工作，基于对行业、业务深入了解和需求，通过海量数据，能独立完成数据提取、处理、分析和可视化呈现到结论展示的整个流程，为广告产品迭代、效果优化提供数据分析方案； 2、快速响应业务需求，完成对业务现状看清，周期性回顾等分析工作，并不断主动思考、反馈数据发现的各类业务问题，推进解决优化； 3、通过深入的数据分析、AB实验，为业务决策提供数据论证和支持； 4、结合部门现有业务数据梳理汇总，对公司内外部数据进行挖掘，在深入理解业务需求，产品与用户、客户洞察基础上，紧密协助产研运，用快速而有效的方式满足数据分析的需求。
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。
【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。