阿里巴巴业务技术-视觉体验设计师-手淘AI
任职要求
1.具备基础设计能力:兼备用户同理心和扎实UI基本功,趋势嗅觉敏锐,愿意追求新颖富有表现力的品质调性;视觉审美较高,具备扎实的平面基础和多样性视觉表达手段,通过梳理信息架构,从品牌定义、产品风格、营销表达多维度对业务进行完整方案设计表达。 2.具备商业洞察能力:能够理解商业背景及目标制定设计策略并综合利用多种设计手段产出创新性、前瞻性的体验设…
工作职责
1.负责淘宝用户产品体验设计工作,涵盖淘宝端用户平台产品(首页、我淘)、基础交易链路产品(购物车、详情、订单等)、消息关系互动产品(消息、分享、淘友圈等)及淘宝横向设计体系,能确保产品易用性、扩展性及设计品质。 2.负责从业务对接、策略制定、设计概念、方案输出、还原落地、数据回收整体工作,能够梳理完成信息架构、风格定调、界面视觉产出、组件规范制定等。 3.对业务有全局的理解和判断,能够联合业务、用户研究及开发等上下游团队,寻找设计机会点,并深度共创驱动价值。
● 在这里,你将学习如何基于商业目标、用户洞察,遵循产品视觉规范,使得设计构成的色彩、栅格、图形、信息有严谨细致的语义关系,满足用户和产品需要。满足用户交互流程。并获得独立完成整体设计方案的机会。 ● 如果你希望学习拆解用户诉求、布局产品功能,创建整体的用户使用路径、信息结构页面等以交互为主的设计内容。了解当下各端体验与技术特性。 ● 如果你对以下设计场景充满好奇,如:基础产品、B端产品、会场、多端、基础链路产品、导购产品、行业产品等。 ● 如果你想要了解以下业务:搜索、推荐、天猫行业、千牛商家平台、手淘基础产品、淘宝快时尚等。 请快快加入我们吧~
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。