小红书商业化-媒介与项目管理PM
任职要求
1、本科及以上学历，专业不限。市场营销、广告、传媒、商业分析等专业者优先； 2、3年及以上大型整合营销项目管理工作经验，熟悉互联网平台商业化项目管理并具备3年及以上经验者优先； 3、具备常见线上资源管理的知识和经验，包括但不限于平面广告资产和延展、话题、笔记、H5、各类组件等； 3、具备各类规模…
工作职责
工作职责： 1、负责小红书商业化营销项目的全生命周期管理。基于项目管理的专业知识和视角，作为业务所有人和统筹协调人，主导/参与商业化营销项目的创意协同、可行性评估、立项、需求拆解、总体预算和时间线控制、线上和线下实施与交付、相关方、风险识别和管控、财法流程与合规、结项与洞察输出等环节的管理； 2、基于团队标准操作流程和行业优秀实践，在项目管理过程中搭建和维护顺畅的跨部门、跨业务范畴沟通和协同机制，确保以合力驱动项目高质量交付，对客户满意度和内部协同满意度负责； 3、基于质量保证和控制的团队标准操作流程和行业优秀实践，在项目管理过程中始终关注和落实各阶段的业务目标和核心业务成果，前置识别和管控风险； 4、基于公司和团队的商务与合规流程，对项目涉及的外部相关方（如供应商、MCN机构、人力外包等）进行工作范围制定和控制、合同条款把控、商务流程、交付结果验收等管理； 5、基于项目过程管理和洞察，提炼、更新业务流程中的标准操作流程和行业实践，促进团队人效提升。基于项目交付结果和数据，总结并输出项目知识沉淀，反哺团队和业务前台；
工作职责 1、负责商业化品牌非标类广告投放的运营执行，深入客户项目管理业务，熟练掌握项目管理技能知识，主导完成客户需求拆解、规划项目进度，具备交付质量把控、多方沟通及风险预判意识； 2、IP项目统筹和执行，熟悉互联网平台商业项目合作流程，负责小红书营销项目的执行落地，保障客户满意度； 3、第三方合作经验，对接过供应商、mcn等机构，包括项目执行、合同条款、付款、授权等事项； 4、协助搭建过程指标，并通过定期追溯数据波动，进行归因分析，提高部门工作效率； 5、协调内部团队与其他部门的流程关系，建立统一有序的组织体系。
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。
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。
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；