优酷优酷-产品经理-3D动画制作管线系统
任职要求
1. 产品能力：3年及以上互联网或企业级软件产品经理经验，具备产品迭代经验；精通产品需求分析、原型设计、PRD撰写等基础能力，具备清晰的逻辑思维与需求落地能力 2. 行业认知：具备1-3年及以上3D行业相关经验，最好可以熟悉3D动漫制作的核心流程，尤其是中后期（建模、绑定、动画、渲染、合成）的业务逻辑与管理痛点，了解制片工作中的进度管控、资源分配、任务拆解等核心环节 3. 协同与沟通：具备优秀的跨团队沟通协调能力，能够精准对接技术团队与业务团队，有效推动项目进展；具备较强的问题解决能力，面对业务需求变更或技术难点时，能快速提出合理解决方案 4. 学习与创新：对动漫行业及产品领域保持高度热情，具备快速学习行业新技术、新趋势的能力 以下任…
工作职责
1. 产品规划与设计：调研3D动漫制片全流程，涵盖前期筹备、中期制作、后期合成等关键环节的业务痛点，结合CgteamWork、Ftrack 、ShotGrid等同类产品优势，参与制定动漫制片管理软件的产品方向、 roadmap及迭代计划；负责产品核心功能的需求分析、原型设计、PRD撰写，确保产品功能贴合制片管理、流程管控、团队协同等实际业务场景。并持续关注动漫制作软件的技术趋势与竞品动态 2. 跨团队协同推进：协同产品团队共同推进3D动画管线的升级迭代，基于行业的需求与痛点并结合Al等技术能力抽象提炼输出标准化的行业解决方案。落地过程中联动研发、设计、测试等技术团队，清晰传递产品需求与业务逻辑，推动产品功能落地实现；对接动漫制作团队（制片、导演、美术、制作、TA等）收集并分析用户反馈，快速响应业务端的功能调整需求，保障产品迭代的针对性与有效性 3. 产品生命周期管理：需要负责自己所做的产品模块从需求调研到上线运营的全生命周期管理，监控产品上线后的使用数据，分析用户行为，持续优化产品体验与功能性能；建立产品需求池，优先级排序机制，确保资源聚焦核心目标
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。
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