理想汽车服务总经理计划-全国调配
任职要求
1.2025届本科及以上学历，汽车服务工程、车辆工程、机械制造及其自动化等相关专业优先；
2.具备用户服务意识、责任心强，并贯彻落实到日常工作中；
3.有良好的团队协作意识…工作职责
理想汽车是中国领先的豪华智能电动汽车品牌，拥有最大的销售直营体系及服务直营体系。截至2024年10月，理想汽车累计交付已突破100万辆，成为首个达成这一里程碑的中国新势力品牌。 服务总经理计划是理想汽车为培养【服务核心管理者】所打造的校招生储备与培养项目，旨在选拔兼具自驱力、专业力、管理潜力的应届毕业生。通过3年专业能力、管理能力的复合培养，以远高于行业平均水平的成长速度，成为售后服务中心核心管理人才。 ⭐成为服务中心门店总经理，您将经历： （一）基础专业力培养（0-0.5年的时间） 1.分阶段训战，逐步具备为用户提供高品质的一站式车辆维修体验的能力； 2.深入了解和学习服务中心日常运营管理和业务知识，确保售后服务流程、服务措施、运营指标、质检交付达到服务中心高质量标准； 3.不断精进专业能力，理解门店业务逻辑，具备全方位用户服务能力。 （二）管理能力基础培养（0.5-1.5年的时间） 1.参与门店投诉处理、交付/零售端协同任务、媒体采访、门店预算制定、门店人员招聘、门店月度会议等重要事务管理工作； 2.通过轮岗/顶岗实战优化服务流程，为用户提供优质的车辆服务体验，协助团队提供优质解决方案以提升客户满意度； 3.理解门店业务管理逻辑，具备业务管理能力。 （三）管理能力提升培养（1.5-3年的时间） 1.逐步负责所在服务中心团队体系化搭建，在价值观树立、组织氛围营造、人才培养等方面进行管理； 2.通过顶岗实战参与区域新店建设、省区业务规划及预算制定、输出门店月度报告、重大活动保障等工作； 3.理解门店经营逻辑，具备单一门店经营管理能力。
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。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性