菜鸟菜鸟-业务风控-禁限运治理方向
任职要求
1、本科及以上学历，物流、国际贸易、法律、风险管理、供应链等相关专业优先；
2、1–3年物流、电商、快递或跨境贸易相关经验，有安检、关务、合规或风控实习/项目经验者优先；
3、了解中国及至少一个区域（如美国、欧盟、东南亚）常见的…工作职责
参与禁限运政策体系的日常运营与优化工作，协助确保公司在全球复杂监管环境下的合规执行与风险可控。在指导下理解中国及主要目的国（如欧美、东南亚等）对跨境寄递物品的基本法规要求，支持从政策解读到一线执行的闭环落地，助力平衡合规安全与客户体验。 主要职责： 1、政策跟踪与标准支持：协助追踪中国海关、邮政及主要目的国（如美国FDA、欧盟REACH等）关于禁限运物品的法规更新与行业动态；在指导下参与公司禁限运标准及操作指引的整理、更新与本地化适配。 2、策略执行与系统对接支持：支持禁限运管控策略在“首公里安检—中台规则—末端拦截”链路中的落地，包括协助梳理规则逻辑、测试拦截场景、验证面单标识等；配合技术团队完成策略配置与效果验证。 3、异常处理与案例复盘协助：参与禁限运违规事件的初步分类与信息整理，协助维护商家处置记录；支持典型案例复盘，汇总流程改进建议，推动形成闭环。 4、跨团队协作与日常运营：协同销售、产品、客服、运营等团队，响应日常合规咨询；定期整理关键指标数据，输出基础分析报告；参与新线路/新产品上线前的合规风险初筛。
作为跨境物流业务风控角色，重点投入在禁限运政策体系的优化与落地，确保公司在全球复杂监管环境下的合规运营与风险可控。需深度理解中国及各国（如欧美、东南亚、中东等）对跨境寄递物品的法律法规，打通从政策制定、系统策略部署到一线执行、异常处置的全链路闭环，平衡合规安全与客户体验，支撑业务健康增长。 主要职责： 1、政策研究与标准制定：持续追踪并解读中国海关、邮政局、民航局及目的国（如FDA、CPSC、EU REACH等）关于禁限运物品的法规、贸易制裁清单及行业动态；主导制定并迭代公司级跨境禁限运标准及配套操作指引，确保内部标准严于或等于监管底线。 2、策略落地与链路治理：牵头设计并推动禁限运管控策略在“首公里安检—中台规则引擎—末端拦截”全链路的系统化落地；联动中台技术团队，将禁限运规则转化为可执行的系统策略（如下单拦截、面单标识、路由阻断等），确保策略精准触达；优化首公里安检执行标准，推动安检设备、人工判图、抽检机制与风控策略对齐。 3、异常处置与规则闭环：设计并完善禁限运违规事件的分级处置机制（如警告、限流、暂停合作、罚款等），优化商家处罚规则与申诉流程；推动违规案例复盘，识别流程漏洞，驱动产品、运营、客服等环节改进，形成“监测-处置-优化”闭环。 4、跨团队协同与效能提升：与产品、技术、客服、销售等团队紧密协作，解决客户侧合规咨询与投诉；监控关键指标，定期输出分析报告并推动优化；参与跨境新产品/新线路的风险评估，前置嵌入禁限运管控方案。
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。