阿里巴巴阿里国际站-大客户服务高级顾问-郑州
任职要求
1、3年以上互联网行业经验,有互联网广告或外贸或产品运营等运营经验优先; 2、以客户为中心,对B2B业务和行业运营有独到的理解和思考; 3、策划能力优秀,对数据和产品敏感,有运用数据和产品…
工作职责
1、熟悉外贸B2B市场、中小出口企业需求和互联网推广广告模式,擅长整合网站和第三方服务商,制定企业整体的流量推广策略工作,并能够推进整合内外资源完成工作,结合产品推广需求和资源现状进行有效的推广规划工作;根据用户现状,搭建网站活动场景,提供有效运营方案,提升产品使用率;提升客户体验、获客能力、效果转化能力 2、对大区所有服务中的中小企业的运营推广效果进行数据分析,含曝光量、点击量、询盘量、转化率以及CPF等指标;输出并执行运营方案; 3、整合市场、产品、行业、供应商等数据信息,进行深入的分析及业务问题发现,能准确提出解决方案,提高效率; 4、有外贸经验和互联网推广经验者优先
职位描述 1、价值观建立:在日常工作中,践行蔚来价值观,并向团队成员有效传导; 团队工作计划:根据销售策略和团队目标,制定团队工作计划和目标分配,以确保完成销售、服务和交付等目标; 2、销售达成:执行并确保团队完成用户发展和接待任务,将潜在用户转化为真正用户,完成销售并向客户交付车辆; 3、用户关系管理:维护现有蔚来车主,定期跟进追踪会员,增强现有车主品牌粘性; 4、市场/用户开拓:开拓潜在客户,与市场同事合作,开展店外营销活动;不断创新、积极主动地吸引潜在用户; 5、团队管理:与团队成员协商确定团队工作计划配合完成销售,服务及交付任务; 6、开店支持:支持公司新店的开设,确保公司文化和价值观在新团队的传承; 7、内训支持:承担内部培训师的角色。
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。