字节跳动机审运营Leader（合肥）
任职要求
1、本科及以上学历，具备团队管理经验； 2、有一定的数据敏感性，具备较强的数据分析能力和复盘总结能力，善于系统性解决问题； 3、熟悉内容治…
工作职责
1、负责团队人员管理及专业能力提升，负责业务落地、交互、差异化内容治理策略编制及迭代，赋能队列策略同时能利用行业及队列认知反哺策略差异化建设； 2、负责广告内容治理算法模型、工具等自动化产品的运营，能通过产品运营手段不断优化迭代相关产品； 3、通过分析指标和效率数据，精细化运营机器策略，驱使指标良性变化及效率提升； 4、协同风控、安全响应、规则、机审产研等团队，分析内容治理业务交付指标变化和治理情况，明确优化方向和重点； 5、负责团队搭建、人才梯队的培养及辅导等管理动作，营造良好的团队氛围，关注团队健康发展。
1、带领团队进行风险指标建设、持续监测风险水位的同时对于规则变化、人审漏放、机审漏放等场景进行风险兜底和反哺，全年风险指标持续降低； 2、运用各种机器&算法策略，搭建巡检能力为存量风险的识别能力负责，平衡召回目标和审核ROI不断提升召回能力，对大盘风险水位下降和机审覆盖率的提升负责； 3、通过产品运营职能建设审核产品工具，提升团队内容治理效率，持续降低内容治理成本； 4、负责团队对接、细则下沉协作、工具共建、队列建设等工作，保证协作效率和交付质量。
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】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。