阿里云阿里云智能-产品专家/高级产品专员-阿里云百炼平台
任职要求
1. 行业与产品经验：3年以上To B云产品规划与设计经验，具备AI产品相关经验者优先。 2. 市场与需求洞察力：优秀的市场敏感度和客户需求洞察力，能够将客户需求转化为领先的产品能力，具备复杂产品的抽象及设计能力。 3. 跨团队协作与产品管理：优秀的跨团队沟通与协作能力，具备优秀的大规模云产品管理及落地经验。 4. 客户沟通…
工作职责
1. 大模型生命周期管理 a）上下架流程管理：负责大模型API产品的上下架全流程，包括产品信息录入、配置管理、文档更新等，确保流程符合公司标准和市场要求。 b）生命周期设计：针对大模型产品特点设计模型版本的上下架策略，保障产品在生命周期内的高质量管理。 2. 模型API定义与优化 a）API设计与优化：负责大模型API接口的定义与优化，确保设计合理、高效且易于使用。 b）性能与功能改进：与研发团队紧密合作，持续改进API性能和功能，满足客户需求。 3. 性能SLA定义与监控 a）SLA标准制定：制定大模型API服务的性能SLA标准，涵盖可用性、响应时间、吞吐量等关键指标。 b）性能监控与问题处理：监控API服务的实际性能，确保服务符合SLA标准，及时处理性能问题。 4. 产品供应管理 a）供应体系管理：管理大模型API产品的供应体系，协调资源分配，确保服务的稳定性和可靠性。 b）资源调度与风险处理：与供应链团队合作，优化资源调度，处理供应过程中的问题和风险。 5. 客户支持与反馈 a）客户支持：提供客户支持，解答客户关于API使用、性能和定价等问题。 b）需求分析与反馈：收集客户反馈，分析客户需求，为产品优化和功能改进提供依据。 6. 竞品分析与策略制定 a）竞争分析：定期对国内外主要竞争对手在相关领域的战略布局、产品特性、市场表现及客户评价进行全面调研和深度分析。 b）竞争力挖掘及落地：挖掘竞争优势与短板，基于竞争分析提出针对性的产品竞争力提升计划。
1. 百炼移动端 ＆ 应用广场设计： （1）设计百炼移动端 & 应用广场核心功能：模板体验、用户路径，搜索推荐、应用部署对接流程等，基于场景、行业理解设计高质量的模板分类、标签体系，降低企业及开发者使用门槛。 （2）制定应用上架标准与审核机制（包括功能、安全合规、效果基线、发布流程等），建立应用质量分级体系（如官方认证/开发者自营），建立数据反馈体系。 （3）设计AI体验中心，基于应用广场的供给，提供一站式大模型服务与应用体验中心，通过合理的动线设计，提高新用户转化率。 2. 应用开发者生态建设与运营： （1）协同运营团队，设计开发者增长策略（如黑客松赛事、流量扶持计划、分成激励机制），解决应用分发闭环问题，吸引优质大模型应用入驻。 （2）构建开发者支持能力（文档/教程/沙盒环境/版本管理/收益体系），提升应用开发效率与上架转化率。 （3）设计应用商店商业模式，平衡开发者收益与平台成本，设计合理的治理规则，确保应用商店有序发展，构建开发者生态，提高活跃度。 3. 应用生态价值挖掘： （1）分析应用调用、付费、运营数据，挖掘高潜力应用方向，反向驱动平台开发能力迭代，将头部应用打包为行业标准化产品。 （2）配合运营建设高质量一方应用，呈现大模型服务及应用的能力及场景，丰富市场供给。 4. 行业洞察与竞争分析： （1）跟踪国内外多模态交互类产品动态，制定技术对标与差异化方案。
1. 百炼移动端 ＆ 应用广场设计： （1）设计百炼移动端 & 应用广场核心功能：模板体验、用户路径，搜索推荐、应用部署对接流程等，基于场景、行业理解设计高质量的模板分类、标签体系，降低企业及开发者使用门槛。 （2）制定应用上架标准与审核机制（包括功能、安全合规、效果基线、发布流程等），建立应用质量分级体系（如官方认证/开发者自营），建立数据反馈体系。 （3）设计AI体验中心，基于应用广场的供给，提供一站式大模型服务与应用体验中心，通过合理的动线设计，提高新用户转化率。 2. 应用开发者生态建设与运营： （1）协同运营团队，设计开发者增长策略（如黑客松赛事、流量扶持计划、分成激励机制），解决应用分发闭环问题，吸引优质大模型应用入驻。 （2）构建开发者支持能力（文档/教程/沙盒环境/版本管理/收益体系），提升应用开发效率与上架转化率。 （3）设计应用商店商业模式，平衡开发者收益与平台成本，设计合理的治理规则，确保应用商店有序发展，构建开发者生态，提高活跃度。 3. 应用生态价值挖掘： （1）分析应用调用、付费、运营数据，挖掘高潜力应用方向，反向驱动平台开发能力迭代，将头部应用打包为行业标准化产品。 （2）配合运营建设高质量一方应用，呈现大模型服务及应用的能力及场景，丰富市场供给。 4. 行业洞察与竞争分析： （1）跟踪国内外多模态交互类产品动态，制定技术对标与差异化方案。
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。