vivoAI产品专家
任职要求
1.3年以上C端工具类产品经验，主导过至少一个日活百万级APP的核心模块
2. 完整经历过搜索/浏览器/对话机器人等强交互型产品的功能迭代
3.掌握大模型基础原理，熟…工作职责
1. AI助手产品框架设计
* 主导手机AI助手独立APP的产品架构设计，构建符合对话式交互逻辑的UI/UX体系
* 推动决策设计多模态交互路径（语音/文字/快捷指令/卡片化反馈），平衡效率与大模型效果体验
* 制定用户行为引导策略，建立符合大模型技术特性的产品规范
2. 技术边界驱动的产品设计
* 深度理解大模型技术能力边界，设计容错机制与降级方案
* 通过产品设计规避大模型能力短板
* 与技术团队共建"可实现的创新"标准，确保设计方案符合当前模型迭代阶段
3. 场景化需求挖掘与验证
* 基于用户行为数据洞察真实需求，挖掘手机场景下的AI助手差异化机会点
* 设计低成本MVP实验（如A/B测试不同反馈形式），快速验证交互方案有效性
* 建立用户体验监测体系，量化评估设计改版对留存率、日均对话次数等核心指标的影响
4. 跨团队协同落地
* 与策略产品经理紧密配合，将产品方案转化为技术需求文档
* 推动设计、研发团队实现设计效果与性能的最优平衡
* 持续跟踪竞品动态
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。
我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术，推动旅游领域知识的构建，支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索，提升公司产品的智能化水平。 ： 领导并管理内容算法团队，制定技术战略和发展方向，推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发，面向但不限于：预训练，文本理解，同义词挖掘，实体识别，term权重分析，属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术，推动领域知识的构建与优化，制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题，召回策略和召回模型的优化，开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作，推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升，推动团队技术文化的建设。
1. 搭建数据指标体系和分析体系，完成住宿行业常规商业数据分析； 2. 结合自身研究经验通过专题分析，提出合理的数据解决方案和意见，提升数据价值，为公司商业决策、产品方向、运营策略、用户增长等提供数据支持； 3. 有产品意识，主动总结沉淀分析思路，通过工具化产品化的方式赋能团队。 4. 根据业务场景需要，利用合适的机器学习模型，解决业务问题，提升效率。 5. 以英文为工作语言与各国合作伙伴沟通交流，助力海外业务发展。