
得物产品专家
任职要求
1.大学本科及以上学历,有商家体验类产品的经验优先
2.具备ERP/OMS/WMS等供应链相关系统产品经验,有完成0到1相关产品设计和实施上线经验优先
3.熟练应用Axure、Office、MindManger…工作职责
1.负责平台商家履约保障及服务相关系统的产品规划、方案设计以及落地实现 2.基于公司大平台背景下完善商家履约服务的信息流、实物流、资金流、物流体系 3.打造灵活高可扩展性的商家服务平台架构,为商家提供例如增值服务、仓储、代发、转运等电商和物流相关能力 4.跨部门的沟通协作,结合商家履约保障服务整体的规划,对接商家、业务方、服务商、客服及上下游协作部门,优化和完善履约服务平台的支撑能力、解决问题能力、为提升商家体验和商家降本负责
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。
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。
Location: 杭州市西湖区西溪谷国际商务中心G座 上海在静安区氪空间 北京在昌平龙泽地铁站滴滴天空之城A座 我们这里是滴滴国际金融最重要的业务和技术底盘,用技术的手段将底盘能力做扎实(即保障资金安全、业务系统高可用), 国际化业务才能在更专注的去追寻业务的高速发展,不用因为技术底盘不扎实而影响业务的发展。如果你对这一块有兴趣,会得到比较快的技术成长 * 国际化业务目前发展势头良好。 * 资金安全&高可用,预防线上的资损问题和高可用问题,是国际金融业务的核心技术和底盘。 * 团队氛围开放积极,有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 职责要求: 1、滴滴国际化金融(IBG FinTech) 技术风险能力建设,包含应急能力、变更防御、红蓝攻防、性能容量、资金安全,构建Fintech技术风险体系; 2、参与重大项目的技术风险保障工作,对技术风险领域进行评审和分析; 3、贴身业务,挖掘业务风险,沉淀技术风险领域标杆,释放研发技术风险投入,更聚焦在业务研发上; 4、明星业务,多底盘充满了挑战和机遇,欢迎来战。
我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术,推动旅游领域知识的构建,支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索,提升公司产品的智能化水平。 : 领导并管理内容算法团队,制定技术战略和发展方向,推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发,面向但不限于:预训练,文本理解,同义词挖掘,实体识别,term权重分析,属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术,推动领域知识的构建与优化,制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题,召回策略和召回模型的优化,开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作,推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升,推动团队技术文化的建设。