字节跳动策略产品经理（搜索增长方向）-国际电商
任职要求
1、搜索产品经验：2年以上搜索产品，或推荐策略经验，熟悉搜索底层逻辑（如Query解析、召回排序、相关性优化），有电商搜索场景经验者优先；
2、数据分析能力：精通SQL、Excel等数据分…工作职责
1、电商搜索增长策略规划： 1）主导综合搜索场景下电商垂类的流量增长与转化策略，通过用户需求洞察（如商品检索、促销活动搜索等），设计推荐策略及流量分发机制，提升搜索商品成交总额、独立访客渗透等核心指标； 2）拆解电商搜索用户分层（如新客、老客、高潜用户），制定差异化策略（如个性化推荐、促销词加权等），驱动用户从搜索到下单的全链路转化； 2、数据驱动决策与策略迭代： 1）搭建电商搜索增长效果评估体系，通过用户行为数据（搜索Query、点击、转化漏斗）、商家反馈、市场分析等，定位策略痛点，输出可落地的优化方案； 2）与算法团队协同，通过AB实验验证策略效果，持续迭代搜索排序模型，实现策略效果的量化提升； 3、跨团队协作与生态共建： 1）联动国际电商商品、商家、营销等业务团队，对齐业务目标（如大促活动搜索引流、新品冷启动等），输出搜索场景的专属支持方案（如关键词定向优化、商品标签体系共建）； 2）与搜索算法、工程、运营团队紧密配合，推动策略从需求落地到上线闭环，确保技术实现与业务目标的高效匹配。
1、负责抖音国际电商搜索效率优化，通过数据和案例驱动搜索策略迭代，提升搜索效率； 2、负责抖音国际电商搜索体验优化，了解搜索评估体系，通过标准完善、评估和用户反馈驱动搜索体验迭代； 3、了解电商搜索用户需求和商家生态逻辑，设计合理生态机制，撬动用户需求增长和优质供给提升。
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。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。
算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.承担网约车业务核心业务指标，使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业，研究生/本科，2023年毕业 编程基础扎实，至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法，数理逻辑好，具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力 加分项： 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先