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； 3. 通过客户调研和用户反馈了解需求，推进迭代，跨部门协调资源，确保项目按时交付，达成业务目标； 4. 关注行业动态和技术趋势，不断探索新的应用场景和创新点；
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；
1. 百炼移动端 ＆ 应用厂场设计： （1）设计百炼移动端 & 应用广场核心功能：模板体验、用户路径，搜索推荐、应用部署对接流程等，基于场景、行业理解设计高质量的模板分类、标签体系，降低企业及开发者使用门槛。 （2）制定应用上架标准与审核机制（包括功能、安全合规、效果基线、发布流程等），建立应用质量分级体系（如官方认证/开发者自营），建立数据反馈体系。 （3）设计AI体验中心，基于应用广场的供给，提供一站式大模型服务与应用体验中心，通过合理的动线设计，提高新用户转化率。 2. 应用开发者生态建设与运营： （1）协同运营团队，设计开发者增长策略（如黑客松赛事、流量扶持计划、分成激励机制），解决应用分发闭环问题，吸引优质大模型应用入驻。 （2）构建开发者支持能力（文档/教程/沙盒环境/版本管理/收益体系），提升应用开发效率与上架转化率。 （3）设计应用商店商业模式，平衡开发者收益与平台成本，设计合理的治理规则，确保应用商店有序发展，构建开发者生态，提高活跃度。 3. 应用生态价值挖掘： （1）分析应用调用、付费、运营数据，挖掘高潜力应用方向，反向驱动平台开发能力迭代，将头部应用打包为行业标准化产品。 （2）配合运营建设高质量一方应用，呈现大模型服务及应用的能力及场景，丰富市场供给。 4. 行业洞察与竞争分析： （1）跟踪国内外多模态交互类产品动态，制定技术对标与差异化方案。
1. 负责阿里云大数据开发治理平台DataWorks的产品规划、设计以及落地，重点在数据ETL产品工具链及“Data+AI”方向； 2. 调研各行业用户需求和国内外同类产品，提炼和规划产品迭代计划； 3. 负责产品商业模式设计与GTM，支持业务团队完成业务目标； 4. 负责产品布道，包括内外部培训，市场活动，数据分析等。关注用户反馈，分析用户行为，进行产品用户体验的持续优化。
1、对政企客户的项目交付中对需求痛点/项目需求进行识别，根据大模型的能力设计解决方案，并根据具体场景对算法进行实现和调优，包括数据收集与整理、模型训练、参数调优、评测等； 2、参与政企方向智算项目履约工作，包括智能体设计、搭建以及调优、工作流建设，解决客户/项目中的实际痛点问题，探索基于大模型技术的服务新形态； 3、负责为公司商业化输出的大模型产品提供技术支持，解决客户在使用过程中遇到的问题，确保云服务产品的稳定运行，保障项目的交付、运维、技术运营和平台应急； 4、收集和整理客户的反馈意见，为产品的改进和升级提供依据，不断优化大模型的性能和用户体验； 5、保持技术前瞻性，关注AI学术界和工业界的新动态，应用及探索前沿技术，确保技术方案在实际场景中的有效性。
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）。