Momenta技术 TA FL
任职要求
硬性要求 1. 学历：本科及以上学历，计算机、电子工程、车辆工程、人力资源管理等相关专业优先，有自动驾驶相关专业背景者加分。 2. 工作经验：5年以上技术招聘相关工作经验，其中至少2年自动驾驶或智能网联汽车行业技术招聘经验，有互联网科技公司、自动驾驶初创企业技术招聘经验者优先；熟悉自动驾驶核心技术岗位（感知、规控、高精地图、车载系统等）的职责、技术栈要求与人才画…
工作职责
1. 需求对接与拆解：深度对接自动驾驶各技术业务线负责人，精准理解公司自动驾驶技术研发规划、场景落地需求与技术团队文化，拆解各类技术岗位招聘需求，明确岗位任职标准、核心技术栈要求与人才画像，输出贴合自动驾驶行业特性的专业招聘执行方案，确保招聘需求与业务发展同频。 2. 核心人才寻访与挖掘：主导自动驾驶核心技术岗位的寻访工作，搭建自动驾驶行业技术人才地图，拓展并维护适配赛道的优质招聘渠道（专业猎头、自动驾驶行业峰会、技术社区、开源社区、高校实验室合作等），主动挖掘被动候选人，建立核心技术人才储备库，保障稀缺人才供给的及时性，应对行业人才缺口大的现状。 3. 招聘全流程执行：负责自动驾驶技术岗位招聘全流程落地，包括简历筛选（重点甄别自动驾驶相关技术栈与项目经验）、面试组织（技术面、综合面）、候选人沟通、Offer谈判、入职跟进及试用期跟踪，高效推进招聘进度，妥善解决招聘过程中的各类问题（如技术人才薪资谈判、跨城市入职协调等），提升候选人体验与入职转化率，确保核心技术岗位快速到岗支撑业务推进。 4. 招聘效能优化：跟踪自动驾驶技术招聘核心数据（简历筛选率、面试通过率、到岗时效、人才留存率等），结合行业人才供需特点（如仿真工程师等岗位紧缺）定期复盘招聘工作中的问题，优化招聘策略、寻访方法与面试流程，沉淀自动驾驶行业技术招聘经验与方法论，提升个人及团队招聘效能，适配行业快速发展节奏。 5. 关系维护与雇主品牌：维护与自动驾驶行业核心候选人、专业猎头机构、技术社区（如自动驾驶相关开源社区、行业论坛）的良好合作关系，传递公司自动驾驶领域的人才理念与技术优势；参与公司自动驾驶技术雇主品牌建设，通过技术社区运营、行业交流、高校合作等方式，提升公司在自动驾驶技术人才市场的吸引力与知名度，打造行业人才吸引力标签。 6. 专业支持与协作：为团队提供自动驾驶行业技术招聘专业支持，分享赛道人才寻访技巧、技术人才识别方法（如核心技术栈甄别）；配合人力资源其他模块（薪酬福利、员工关系）开展自动驾驶技术团队相关工作，联动业务部门优化人才招聘标准，适配自动驾驶技术迭代与场景落地需求，助力团队整体招聘目标达成。
1.编辑器核心体验设计： 负责游戏内 UGC 编辑器（地图编辑、逻辑编写、外观定制等）的交互架构与流程设计。 通过设计手段简化复杂的操作流程，优化移动端/PC端的操作手感，确保工具的易学性和易用性； 2.社区与平台系统设计：负责游戏外围系统（大厅、个人中心、社交分享、作品推荐流）的交互设计，构建良好的“创作-分享-反馈”闭环。设计高效的内容发现机制，帮助玩家快速找到感兴趣的 UGC 地图或玩法； 3.交互文档与原型输出：输出高质量的交互流程图（User Flow）、线框图（Wireframe）及高保真交互原型。编写清晰的交互说明文档（DRD），确保程序与美术团队能准确理解设计意图； 4.用户研究与数据驱动：关注创作者反馈，通过用户测试、数据埋点分析用户在编辑器中的流失点和痛点。基于数据，持续迭代优化编辑器的操作效率； 5.跨部门协作：与策划团队紧密合作，将抽象的玩法和功能需求转化为具象的界面逻辑。与技术美术（TA）和程序对接，评估实现可行性，平衡设计效果与性能开销。
1.负责NBA2K系列产品的UI动效设计工作，根据游戏整体UI视觉风格，设计符合产品调性的界面切换动效，精准把握动效节奏与镜头语言； 2.独立完成UI动效demo的制作，重点为养成、商业化等核心系统设计创意十足且视觉效果突出的界面展示动效； 3.运用专业视频编辑软件，辅助制作高质量的宣传视频素材，提升产品宣发效果； 4.使用Unity制作动效资源，制定并优化动效设计规范，在保证设计品质的同时兼顾性能优化，与UI设计师及前端程序紧密协作，确保动效的高效还原； 5.根据项目实际需求，持续优化动效设计流程，开发并改进提效工具，提升团队整体工作效率。
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。