菜鸟菜鸟-新业务区全链路运营-深圳
任职要求
· 专业知识与技能： · 精通跨境物流全链路操作流程，熟悉跨境至少一个路向的清关、税务及物流政策。 · 具备出色的数据分析能力，能熟练使用Excel、SQL、BI工具（如Tableau、Power BI）等进行数据提取、处理和可视化分析。 · 具备优秀的流程设计与优化能力，能…
工作职责
作为与关键客户（KA）之间的核心运营桥梁，深度负责客户跨境物流解决方案的落地、优化交付；确保运营流程的顺畅稳定，通过数据驱动和资源协调，不断提升客户满意度，巩固战略合作伙伴关系。 核心职责： 1. 解决方案落地与流程优化： · 负责将签约的KA客户跨境物流解决方案进行运营层面的细化、拆解与落地执行。 · 主导设计并持续优化客户的物流履约流程，确保流程高效、合规且能满足客户的个性化需求。 · 协调内外部上下游资源，解决运营中的突发问题，保障新客户平稳引入及日常操作顺畅。 2. 全链路运营监控与质量保障： · 对跨境物流全链路运营质量进行全程监控、跟踪与管理。 · 深入分析运营异常（如时效延误、货损、清关障碍等），快速定位问题根源，推动制定并执行纠正与预防措施。 · 对KA客户的时效达成率、运营稳定性、客户满意度及各项合同约定的SLA/KPI考核指标负直接责任。 3. 数据分析： · 建立并维护运营数据监控体系，定期分析客户维度的运营数据（如时效、成本、异常率等），生成运营报告，为客户和内部管理提供数据洞察。 · 基于数据分析结果，识别效率提升与成本优化的机会点，并推动执行。
1. 负责跨境物流特定链路（如头程揽收、国际干线、目的国派送等）的客户拓展与销售工作，围绕公司战略重点区域/产品线完成业绩目标； 2. 独立开展客户拜访、需求挖掘与方案推介，针对不同类型客户（电商卖家、平台商户、中小型出口企业、物流商等）提供匹配的分段物流解决方案； 3. 深入理解各段产品特性（时效、成本、服务范围等），协同产品、运营团队推动客户需求落地，提升转化率与客户满意度； 4. 维护客户关系，及时跟进订单履约情况，收集一线反馈并反哺产品优化建议，促进“销-运-产”闭环； 5. 定期输出客户洞察与市场动态，参与区域作战计划制定，在实战中不断提升独立拿结果的能力。
零售方向： 承担中国区零售门店全生命周期的财务管理，参与各阶段业务活动并提供财经支撑服务，建设和完善零售业务财经流程和IT平台，持续监控资金资产安全风险，保障零售业务经营管理目标达成 1、经营管理：参与零售业务规划和BP编制，全面管理年度预算预测；建立阵地和人力投入产出基线、门店补贴评审规范，例行开展门店经营分析，促进经营目标达成； 2、财经解决方案：参与门店概算和盈亏平衡分析，对新业务模式、与合作伙伴合作条件的合理性、门店运营模式等提供财经解决方案； 3、零售数字化建设：参与筹建零售业务IT系统，梳理交易全链路各模块财务流程，解决业财断点； 4、 优化零售相关的政策投入、提高经营效率 IOT方向： 1、负责IOT领域的GTM财经和渠道财经管理工作; 2、配合GTM部门的业务规划，对战区产品定调价盈利测算复核; 3、针对产品毛利的驱动因素分析及预测，追踪；对新产品项目的可行性以及投资回报率分析，制定投入基线; 4、参与产品生命周期操盘测算，支撑产品生命周期操盘策略制定; 5、负责对应业务的月度、年度预算预测，经营分析工作，管控渠道和营销费用预算进度，提升费效 6、其他业务支撑、经营分析预测有关的工作。
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。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；