小红书用户研究专家（社区方向）

1、围绕业务方向展开内容向研究，包括垂类消费需求、消费体验对比等。对内容和圈层人群有深入理解，能选择合适的定性/定量方法，输出洞察； 2、负责品牌市场类监测评估项目，包括品牌健康度调研、活动评估等；能够跨团队沟通，完成研究设计、数据解读及洞察； 3、长期积累内容研究洞察及方法沉淀；

【团队介绍】 小红书技术中台AI应用算法团队专注于图文、视频等场景下的大语言模型、多模态模型、扩散模型等技术的落地应用，通过标准化的AI技术能力支持公司各业务团队，提升技术资源利用率和业务创新迭代速度，持续优化技术研发成本并提升大规模AI应用的系统稳定性。团队兼具活跃的技术氛围、一线业务的真实挑战和相对充足的计算资源，欢迎有志于AGI、AIGC等方向的同学加入。 1、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中，包括社区，商业化，交易等，持续推动AGI在业务场景下的落地应用； 2、基于成熟的AI平台服务，构建完善的AI原生应用和X+AI应用，包括如智能助理、知识问答、深度研究等，打造具有核心用户价值的热点应用； 3、探索大语言模型、多模态模型、扩散模型等在搜广推场景的落地方案。

1、构建全面的、准确的、能反映服务业务线特征的宏观、微观指标体系，并基于业务监控指标体系，及时发现与定位业务问题； 2、与商业化算法技术（社区科学线-商业化算法部）进行紧密合作，用系统科学的分析方法，为算法进行优化方向探索，并提出有效的迭代建议； 3、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，对公司内外部数据进行挖掘，在深入的产品理解与用户洞察基础上，自主发掘课题，提出有实效的建议； 4、沉淀分析思路与框架，具有一定的数据产品能力，能够自行进行数据可视化，并能提炼数据产品需求，与相关团队（如技术开发团队） 协作并推动数据产品的落地。

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！ DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 核心职责 1. 参与小红书万亿级Token量推理系统构建，包括但不限于大模型智能网关、大模型弹性伸缩、推理系统优化等方向，共同打造国内领先的大模型MaaS服务； 2. 探索负载感知的推理系统流量调度算法，如基于Prefix Cache命中率调度、基于P/D分离的流量调度、基于KVCache使用率、推理排队负载感知的流量调度、长上下文请求调度优化等，持续提升MaaS系统的稳定性、成本效益； 3. 探索并跟进业界开源SOTA模型，如Qwen系列、DeepSeek系列，多维度评估模型效果并建立相关的准入体系，及时上架到MaaS系统； 4. 参与MaaS系统的国产卡适配与异构算力统一调度体系，如华为910C、阿里PPU、昆仑芯P800； 5. 参与攻克大规模分布式推理系统带来的复杂挑战，通过弹性调度、容量规划、链路压测等手段提升系统健壮性，确保平台能够弹性扩展，支撑业务的飞速增长。