阿里巴巴AliExpress-整合营销-波兰

主导欧洲市场跨渠道整合营销策略的规划与落地，通过数据驱动的全链路营销方案提升TCL品牌影响力、市场份额及消费者转化，确保营销投入ROI最大化。 工作职责： 1、策略与规划 - 制定年度整合营销战略（品牌+效果），主导预算分配模型，对齐欧洲区域业务目标 - 深度分析市场趋势、竞品动态及消费者洞察，输出可执行的增长机会点报告 - 跨渠道（TV/Digital/PR/Social/ KOL）资源组合和管理，实现产品和品牌声量最大化 2、战役项目 - 端到端执行大型营销战役（如新品上市，IP合作项目、旺季促销），协调全球总部与本地团队 - 设计消费者旅程（Awareness→Purchase→Loyalty），打通线上线下转化闭环 - 建立核心KPI体系（品牌健康度/市场份额/销售转化率），持续迭代策略 3、跨职能协同 - 驱动产品、销售、电商、渠道团队高效协作，确保营销方案商业落地 - 管理外部4A代理及媒体合作伙伴，主导年度合约谈判与效果评估 4、能力建设 - 搭建营销效果评估模型，沉淀方法论赋能区域团队

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；

1、负责搜索C端业务需求的研发与实现； 2、负责搜索业务基础架构模块的升级与维护，提升搜索产品研发效率； 3、负责搜索容器产品及平台的的底层核心服务能力建设，借助云原生相关技术提升搜索引擎系统的平台化程度，实现搜索引擎的产品化； 4、负责搜索各类平台系统间的整体优化与整合，提升平台系统的稳定性/通用性/研发与使用效率。

1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。