米哈游社区高级增长产品经理
任职要求
1.本科及以上学历，3-5年工作经验，在以产品策略驱动的用户增长/付费增长相关项目有成熟经验
2.具备优秀的产品和游戏sense，能结合游戏特性和社区产品特性设计出符合生态调性的…工作职责
1.以游戏DAU&营收增长为目标，围绕境内外社区生态设计有效产品功能、策略手段提升业务目标； 2.围绕新游戏导量专项，从目标用户池、触达路径、转化提效等多个关键节点制定有效产品策略提升新游戏导量效果； 3.基于社区生态，通过产品策略的创新发掘出更多游戏增长机会点，并主动发起推进项目落地； 4.协调研发、数分、项目组等不同跨部门资源，统筹具体项目。
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。
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；
-数据库质量保证策略设计 -基于数据库内核架构（如事务引擎、存储管理、并发控制等），设计覆盖功能、性能、稳定性、安全性和灾难恢复的综合性测试策略 -针对极端场景（如硬件故障、网络分区、超大规模数据压力）和大事务/高并发场景，构建破坏性测试和压力测试模型 -测试用例开发 -编写自动化测试脚本（如Python/Perl/Shell/C++），覆盖SQL语法、事务隔离级别、锁机制、备份恢复等核心功能 -自动化测试工具以及测试用例管理平台的开发和管理工作。 使用各种测试工具和技术，自动化测试，记录和分析测试结果，并跟踪和验证缺陷 -编写测试报告和文档： 清晰准确地记录测试过程、结果和分析，编写测试报告和相关文档 -设计复杂场景测试用例，例如：极端压力测试：模拟百万级并发事务、TB级数据量下的系统稳定性；破坏性测试：强制断电、磁盘I/O错误注入、内存溢出等异常场景；边界条件测试：验证索引深度、页分裂、日志写满等临界值场景 -性能分析与调优 -使用工具（如sysbench、tpcc、tpch、自定义基准测试）分析查询执行计划、锁竞争、I/O瓶颈 -结合内核日志（如InnoDB redo log、PostgreSQL WAL）定位性能问题，推动优化方案落地 -缺陷管理与协作 -搭建测试环境（含多节点集群、混合负载），复现并跟踪内核级Bug（如死锁、数据不一致） -与开发团队紧密合作，提供Root Cause Analysis（RCA）支持，参与代码审查，提供测试反馈，协助开发人员定位和修复问题，推动内核代码修复 -技术预研与创新 -探索新技术（如向量化查询、持久内存、分布式事务）的测试方法 -开发定制化测试工具（如混沌工程平台、自动化故障注入系统）