阿里云阿里云智能-AI产品运营专家-中小企业应用-北京
任职要求
1. 本科及以上学历，了解云计算及SaaS类产品基础知识，熟悉AI应用、智能工具类标准化产品的销售逻辑；3年以上To B或To C电销运营、销售支持或现场管理经验，具备数字化SaaS产品电销经验者优先。 2. 熟悉电销全流程，具备外呼策略制定、转化漏斗优化及团队过程管理的实战能力，能独立推动销售目标落地。 3. 具备数…
工作职责
1. 围绕AI标准化产品，制定并落地电销转化策略，统筹推进目标拆解、过程管控与执行复盘，确保用户触达量、转化率及销售目标等核心指标达成。 2. 深入电销一线，识别共性销售难点与客户反馈，参与产品功能优化与销售流程迭代，提升产品可用性与转化效率，建立端到端的体验优化闭环。 3. 基于外呼数据、转化漏斗与客户分层分析，建立数据驱动的运营机制，有效捕捉业务机会，向前线精准输送有效商机，提升产品在中小企业市场的渗透率。 4. 建立并执行标准化通话质检机制，通过录音抽查、行为监控和问题反馈，确保销售话术合规、服务规范，防范数据安全、虚假承诺等业务风险，实现过程可控、结果可信。 5. 联动产品、市场、销售及生态伙伴，整合线上线下资源，围绕产品发布、营销活动与渠道拓展，策划并落地专项推广战役，形成可复制的增长打法，推动产品规模化扩张。
我们是京东科技，作为京东集团旗下专注于以技术为产业服务的业务子集团，秉承“以科技引领产业数智化升级，推动世界更加高效和美好”的使命，为企业和金融机构等客户提供全链条的技术产品与服务。我们目前已服务超95%的央企、超2500家大型企业、944家金融机构和超250万家中小微企业。在供应链金融领域，以数智供应链+供应链金融的“双链联动”模式，面向企业和金融机构输出供应链金融科技平台的技术及运营能力，助力产业链上的中小微企业高效便捷获得融资服务。在企业服务领域，基于全栈式云服务产品，帮助企业实现数智化升级。加入我们，一起用技术让生活更美好！ 一、职位概述 负责智能陪伴Agent依赖的大模型能力迭代与优化，制定自动化、人工评测方案，收集并分析模型bad case，协同算法、数据团队持续提升模型对话能力，保障产品核心体验。 二、岗位职责 1.制定大模型能力的自动化、人工评测标准及方案，持续收集线上各环节的基础模型能力bad case，完成分类、分析及归因； 2.对接数据团队、协同算法团队，同步bad case分析结果及优化需求，持续推动各基础模型能力迭代优化，提升模型对话回复质量； 3.通过数据分析和用户反馈，跟踪不同场景下模型对话回复效果，针对性提出优化方案，持续提升用户对话体验； 4.沉淀模型评测方法、优化经验，搭建模型运营知识库，提升团队工作效率；
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。