小红书【2026校招】商業化跨境業務培训生
任职要求
招募對象：2026屆應屆全球本碩博畢業生，專業不限 畢業時間：2025年9月 – 2026年8月 中國大陸（大陸）以畢業證書為準，中國港澳台及海外地區以學位證為準 -熱愛網路與商業生態，對廣告、行銷及電商產業充滿好奇與探索欲，渴望在真實的商業實戰中創造價值、深度參與、推動成長； -具備系統性的邏輯思考、流暢的溝通表達能力、快速學習能力及開放的團隊協作精神； -具…
工作职责
旨在培養驅動小紅書未來成長的雙引擎人才。你將深入我們商業化業務體系，並可根據你的特質與志向，在兩大方向中深耕發展： 1. 客戶業務發展方向：深入理解所在產業，透過深度市場洞察，制定與操盤銷售策略，為產業客戶提供商業化解決方案，建立順暢且深度的合作關係，達成績效目標。 2. 平台專家方向：透過廣告的策略制定與運營，了解客戶的業務機會，客製化解決方案，提高廣告投放效果，探索並優化產業廣告模式，沉澱營運方法論，提升小紅書的產業影響力。 你將有機會收穫專屬的導師、客製化的培養體系、關鍵項目的實戰機會、以及崗位輪調&能力拓展的機會，參與建構小紅書獨特的商業生態，最終成長為懂內容、懂商業、能創造真實業務價值的互聯網新一代人才。
1、结合全球电商渠道渠道（如跨境渠道亚马逊、品牌独立站、国内渠道京东天猫抖音等）大盘数据走向、平台用户画像、各地区用户使用场景变化趋势等，通过分析报告或专题研究等形式，对全球电商业务问题进行深入分析，为电商渠道/运营/推广等业务策略调整提供数据和分析支撑，输出经营管理建议，协助推动业务增长，降本增效； 2、深入理解国内及跨境电商全链路业务，协同各站点运营，对流量结构变化、产品转化率变化、VOC、差评、竞品动向等关键业务模块和问题进行分析，输出改进方向和方案，并推进落地实施，复盘评估效果； 3、将业务监控体系及分析方法逐步总结沉淀、抽象、建立商业分析体系，如搭建电商关键销售指标体系/报表体系/分析框架，进行渠道核心指标监控，对接运营团队优化数据结构及数据精度，助力精细化运营； 4、对全球商业环境及趋势变化保持高度敏感，能洞察出对业务影响的核心因素并赋能于业务变革执行，为电商业务带来新增量。
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
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。