小红书数据产品专家(大模型应用方向)
任职要求
1. 负责内容数据产品的规划和设计，从需求调研到产品上线的全流程管理； 2. 负责与研发紧密协作，用大数据、大模型的产品化能力帮助社区、商业化等业务方提升效率；…
工作职责
1. 本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学、人工智能或相关专业； 2. 5年以内工作经验，有主导过较多产品化的数据驱动业务场景实操经历，且均在AI、数据科学领域更好； 3. 有业务视角和用户视角的产品规划与设计能力、清晰明确的的产品推进路径和产品运营推广能力； 4. 充分理解业务目标、策略打法与核心决策点，对数据+AI驱动业务认知高，业务嗅觉灵敏，快速发现在业务场景的赋能机会； 5. 熟练使用Axure、Xmind等设计工具，熟悉产品流程图绘制以及产品需求文档（PRD）及技术功能描述文档的编写； 6. 沟通表达能力优、抗压能力强、协调推动能力好；
我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术，推动旅游领域知识的构建，支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索，提升公司产品的智能化水平。 ： 领导并管理内容算法团队，制定技术战略和发展方向，推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发，面向但不限于：预训练，文本理解，同义词挖掘，实体识别，term权重分析，属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术，推动领域知识的构建与优化，制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题，召回策略和召回模型的优化，开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作，推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升，推动团队技术文化的建设。
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。
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。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
1. 负责用户画像体系的构建与优化，设计并实现用户标签的挖掘算法； 2. 基于用户行为数据、交易数据、内容数据等多维度数据，挖掘用户特征，构建精准的用户标签体系； 3. 研究并应用机器学习、深度学习等算法，提升用户画像的准确性和覆盖率； 4. 持续跟踪行业前沿技术，探索新的数据挖掘方法和模型，提升用户画像的智能化水平； 5. 与产品、运营团队紧密合作，推动用户画像在实际业务场景中的落地和效果评估。