阿里巴巴商业智能-商业分析高P储备-杭州
任职要求
本科及以上学历，数学、统计、经济、商业分析、管理学等相关专业。8年以上互联网/电商/券商研究所/咨询公司战略、商业分析、经营分析相关经验。有跨国业务分析、资源管理、经营分析、…工作职责
阿里国际数字商业集团，是阿里巴巴集团的核心且快速增长的业务。 契合国家“一带一路”的战略方向，在国际化的大蓝海赛道上高速驰骋，连续多年收入增长在30%以上。旗下业务覆盖近200个国家、市场，服务于4亿的全球消费者，囊括跨境电商、本地电商、B2B、O2O零售、供应链网络等多元化的业务形态，在全球近30个国家与地区设置办公地点，拥有超过20种不同国籍的员工。 部门描述：商业智能部是商业分析与决策支持部门，我们依托于阿里国际集团的全球化大数据以及阿里多年的商业分析经验沉淀，拥有来自于互联网、咨询、投资、传统行业等多元化背景的团队，产生多视角、全方位的立体洞察，支持集团以及各事业部与职能部门管理者的关键决策。 部门定位：我们深入业务，通过有智慧的数据洞察， 紧密结合的业务场景，实现从宏观市场到微观战术的商业分析与判断，为决策层提供关键数据洞察、核心策略参考、支持主要的各项决策制定与优化，达到数据驱动业务的完美实践。 1、内部经营分析：基于业务目标及商业模式，搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架。同时基于业务监控体系，清晰洞察业务全局和定位业务问题； 2、通过分析报告或专题研究等形式，对业务问题进行深入分析，为平台机制、行业/商家策略、产品方向、资源投入策略等业务决策提供数据和分析支撑，输出经营管理建议，协助达成业务目标并提升效率； 3、将监控体系及分析方法逐步总结沉淀，抽象、提炼数据产品需求，与产品、商业智能分析等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地； 4、市场研究及分析：关注跨境电商赛道动态，分析和跟踪业内玩家的业务动作和表现，输出行业分析洞察报告。
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；
你将参与或负责如下工作： 1. 负责国际化支付平台的日常设计和开发，包括收单、收银台、支付、账户账务等领域的需求支持 2. 重构国际支付平台或新建部分子系统，用合理的架构高质量高效率地解决海外渠道的可用性、支付成本、支付成功率、资损防控，以及收付款等数十个国家的多样化需求 3. 投身拉美移动支付红海，依托出行及外卖高频支付场景，支撑钱包、信用卡、理财、现金贷及商户收单等金融业务 4. 打造业界领先，稳定、安全、便捷、低成本的全球支付平台，同产品、运营和商务一起逐步推进商业化