阿里巴巴阿里妈妈-全媒体外投UD品牌媒介运营-杭州
任职要求
本科及以上学历，市场营销、广告学、新闻传播等相关专业优先。
3年以上品牌媒介运营或相关工作经验，有成功品牌传播案例者优先。
熟悉各类媒体运作模式，包括但不限于传统媒体、新媒体、自媒体、社交媒体…工作职责
1. 媒介策略制定与执行： 根据UD品牌业务发展战略和市场目标，理解客户、用户、产品、合作方等相关方需求，制定年度及季度媒介策略和计划。 负责线上及线下媒介资源的拓展、评估、谈判与合作，建立和维护良好的媒介关系。 执行媒介采买/投放流程，监控媒体投放效果，并根据客户售卖情况进行优化调整。 掌握流量运营运作的产品运营逻辑，能够根据媒介流量引入策略进行产品运营包含不限于投放模式、审核、分发规则，识别现有流量运营工具的优化空间，提出工具优化方案 2. 数据分析与优化： 收集、分析媒介投放数据及市场反馈，定期输出媒介效果评估报告。 根据数据分析结果，不断优化媒介引入策略，提升客户需求满意度。 洞察行业趋势及竞争对手动态，及时调整媒介策略。
1. 媒介策略制定与执行： 根据UD品牌业务发展战略和市场目标，理解客户、用户、产品、合作方等相关方需求，制定年度及季度媒介策略和计划。 负责线上及线下媒介资源的拓展、评估、谈判与合作，建立和维护良好的媒介关系。 执行媒介采买/投放流程，监控媒体投放效果，并根据客户售卖情况进行优化调整。 掌握流量运营运作的产品运营逻辑，能够根据媒介流量引入策略进行产品运营包含不限于投放模式、审核、分发规则，识别现有流量运营工具的优化空间，提出工具优化方案 2. 数据分析与优化： 收集、分析媒介投放数据及市场反馈，定期输出媒介效果评估报告。 根据数据分析结果，不断优化媒介引入策略，提升客户需求满意度。 洞察行业趋势及竞争对手动态，及时调整媒介策略。
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。
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。