阿里云阿里云智能-标准化专家-杭州/北京

DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。

小红书的AI技术中台目前由ai技术部负责建设，通过标准化的AI技术能力提供支持公司各个业务团队，实现AI能力的共享和复用，提升技术资源的利用率和公司的创新迭代速度，并降低技术成本和稳定性风险 1、跟踪前沿AI算法进展，并将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中，包括社区，商业化，交易，agi等 2、在AI平台之上构建应用层，可接触到大模型各种可能的落地场景，如知识问答，智能助理(AI取数、智能客服等场景)，大模型工具（SFT）等 3、探索大模型技术在搜广推场景的落地方案

1.构建盘古分布式文件系统的标准化输出能力，提高系统的自动化部署、运维能力； 2.梳理盘古分布式文件系统管控系统的依赖，降低对外部系统的依赖，建立运维管控系统回归测试能力； 3.重构盘古管控系统的数据层和逻辑层，确保系统在迭代更新的过程中始终保证兼容性和服务稳定； 4.对接阿里云安全体系和基础管控系统，确保系统能在多用户环境下安全稳定运行。

能力建设、价值创造，以身作则、感同身受、敏捷组织、简单文化，让每个加入阿里云的同学成为更好的自己，成就生生不息的阿里云。 战略落地陪伴： 1、理解业务战略，组织业务战略通晒，确保战略层层落地，不变形。 2、了解一线员工对业务战略的反馈，通过组织沟通场促进员工对业务战略的理解。 3、目标管理，协助业务搭档通过OKR工具来确保组织战略目标层层落地，促进上下游的目标拉通，同时使得员工有清晰的目标和实现路径。 4、组织阶段性复盘，通过会议及沟通场的组织，协助业务搭档及时审视和调整业务战略的执行。 组织设计： 1、理解业务，熟知行业竞对在相同模块的业务的组织架构、人员能力和差距，根据业务组织发展的需要，配合业务一号位，梳理上下游生产关系，设计好组织架构、排兵布阵。 2、定岗定编，支持业务leader制定岗位及人才标准，进行人员的选、用、育、留、汰。 3、从业务出发，推动业务搭档做好业务取舍和聚焦，并形成相匹配的工资包策略和HC规划。日常做好工资包/HC管理。 人才供应与发展： 1、掌握所支持业务核心人员的来源和分布（不局限于内部、竞对、校招），分别运营好核心人才群体，做好链接。 2、用好人才系统，帮助业务团队做好人才的即时供应，保留业务所需的关键人才，促进人才新陈代谢。 3、人才发展，做好新人landing和融入，对管理者有识别赋能跟踪链接，推动支持团队的专业能力成长。 组织文化与温度： 1、深入理解文化价值观并身体力行，促进员工对文化价值观的理解、认同、共识与践行。 2、帮助管理者成为业务、组织、文化一号位，做到以身作则、感同身受，让团队同学成为更好的自己。 3、建立与员工的链接，成为员工与组织的桥梁，增强员工归属感和团队凝聚力。 4、妥善处理好各类员工事件和廉正合规事件，在组织中引导积极、正向的风气。 机制设计与数据驱动： 1、围绕业务端和组织端的各类场景，配合业务搭档建设和调优各类机制（包括沟通、决策、月报、汇报等机制），推动业务建立管理者和员工的常态化沟通、辅导、目标对齐等机制。 2、配合业务发展需求，建立奖惩机制，并在过程中不断审视和调优，激发团队战斗力，坚守底线。 3、通过数字化方法优化工作流程，提升效率，有高质量的数据洞察和结论输出。 4、使用数据看板等工具，发现问题并推动问题的解决，并提出对数据系统的优化建议。