小鹏汽车技术品牌资深/高级经理
任职要求
1、5年以上品牌营销和品牌策略相关工作经验，科技品类、电子消费品、汽车行业优先；有科技或企业品牌搭建经验，包括技术卖点挖掘，竞争分析及技术品牌传播的经验； 2、热爱汽车行业，对汽车行业竞争格局，发展趋势，技术趋势，消费人群区格维度等有独立见解，具有汽车或科技行业品牌策略、营销策略，战略…
工作职责
1、根据行业，消费者，竞争，自身分析，梳理技术品牌战略方向，梳理多品牌战略下各品牌技术的区隔与关系； 2、根据公司技术规划，负责建立和完善技术传播理念及传播体系（传播口号，核心信息，核心物料，营销规范）等； 3、根据技术传播理念和营销规范，明确并分解品牌在“技术可靠，技术领先”提升目标和分阶段动作；参与汽车品牌、各车型营销、品牌运营的策略梳理及落地；实施阶段进行监督并提供建议，促进品牌在消费者及行业中形成"技术可靠，技术领先“的口碑； 4、品牌护航，对内持续培训技术核心信息，技术理念及管理规范，共创各营销板块规范及核心创意；对外利用工具或调研资源，了解品牌在技术领先及技术可靠等维度表现。 5、对AI、数码、汽车技术及市场趋势保持敏锐的观察力，能基于行业及技术热点、产品特性进行产品技术的规划及营销策划。
热点事件营销策划与执行：实时追踪社会热点、行业趋势及大促营销节点，快速策划拉动用户参与及复访的整合营销方案，结合电商特性设计创新玩法（如限时闪购、明星带货、IP联名）。设计用户参与链路与互动机制（如任务裂变、UGC征集、直播互动玩法），通过游戏化运营放大商品热度，提升用户活跃度与购买转化。对DAU、GMV、用户留存等核心指标负责。 用户心智建设与品牌营销：通过热点事件强化平台差异化认知（如“潮流风向标”“极致性价比”等），提升用户粘性与复购率；结合社交媒体、KOL/KOC矩阵策划话题传播，实现破圈效应。 跨部门协同与资源整合：联动商品、运营、技术团队，优化站内流量分发（如搜索关键词、首页资源位），确保活动曝光最大化；整合品牌方、MCN机构等外部资源，撬动联合营销机会。 数据驱动与效果优化： 监控活动数据，实时调整策略，沉淀可复用的营销方法论。
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。