
得物【交易平台】AI应用开发工程师/专家(导购方向)
任职要求
1、计算机科学、软件工程或相关领域的本科及以上学历,具备扎实的计算机科学基础和编程能力,精通Python、TypeScript,熟悉Java语言。 2、有AI大模型相关开发经验,如GPT/Gemini/豆包/文心一言等应用开发经验,熟悉RAG、微调、知识库建设等相关技术,熟悉transformer、BERT、GPT等模型及其微调算法(如LoRA),以及pytorch/tensorflow深度学习框架。 3、…
工作职责
1、负责AI大模型在电商业务场景中的核心应用开发,包括但不限于AIGC文本、图片生成,商品推荐,智能导购等内容; 2、参与生成式大模型的能力构建,包括但不限于模型设计、prompt优化、预训练、模型加速、数据集能力建设等; 3、深入理解业务需求,设计并优化AI大模型算法,提升模型性能和准确性,确保模型在实际业务场景中的高效运行; 4、进行模型微调,以适应不同电商业务场景的需求,确保模型性能的最优化; 5、了解并评估AI技术的最新发展,探索新技术在电商业务场景中的应用,解决落地过程中的技术难题。
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! 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。
团队介绍: 阿里国际Lazada买家基础链路团队,专注于海外本对本电商领域的基础能力建设,提供基于人、货、场的交易、逆向、优惠计算和利益点的表达能力,是电商的核心基础设施;团队汇聚了高并发高性能系统架构、AI工程及业务平台化的技术专家,主导电商交易支付、逆向、营销、用户等核心能力建设,在这里你不仅有机会了解电商领域的核心平台,接受真正意义上的高并发、高可用系统的极致挑战,而且有机会借助AI辅助编码、智能运维、AI运营等前沿技术项目,持续推动技术创新与业务效率提升。 职位描述: 1、负责交易支付/营销/逆向平台的开发与优化,提升用户体验和交易转化; 2、设计并实施高效、可扩展的系统架构,支持大规模用户和高并发场景; 3、与产品团队紧密合作,理解业务需求,通过AB实验进行数据分析和挖掘,开发创新产品和系统能力; 4、参与性能优化、运维监控和架构持续优化,确保平台稳定运行; 5、持续优化代码质量,推动团队技术进步; 6、参与Al Agent设计研发,包括AI Coding、AI运维、客服AI、运营AI等相关应用。

对无人车系统进行系统工程分析,与工程、产品和运营团队紧密合作,确保自动驾驶系统的完善设计和性能目标的实现: 运用功能安全与预期功能安全框架进行无人驾驶系统的风险评估与管理:使用FMEA,STPA,FTA和/或HAZOP等方法进行系统性的功能安全风险评估,结合SOTIF常用方法论中的场景分析、统计方法等评估和管理预期功能失效风险,并从系统层面牵头制定有效策略对已识别风险进行管理 从功能安全与预期功能安全角度,参与制定无人驾驶系统验证策略、开发测试方法与测试集与关键系统指标 牵头并协同各模块的安全工程师,开展兼容不同车辆平台的ADAS和AD系统架构的安全相关的分析与需求/设计,并将系统需求拆解至软件/硬件模块 识别L4应用中的关键挑战场景,,向内形成完善的自动驾驶产品需求与系统需求 支持Safety case的制作,研究/解读安全相关的ADAS和AD系统法规与监管要求与标准演进,协助在安全管理体系(SMS)框架下进行L4应用框架下的系统安全风险评估, 支持项目组进行的安全/预期安全相关的对外沟通与认证工作
1. 产品规划与定义: 基于Flink开源技术演进趋势及用户需求,主导大数据引擎类产品的路标规划与功能设计,并对产品用户使用体验与市场价值负责。 2. 产品全生命周期管理: 负责Flink产品的全生命周期管理(从概念到退市),以用户价值为核心,交付安全、稳定、易用且具备成本效益的产品。有效协调并驱动研发、测试、运营、客服等多职能团队,确保达成产品业务目标。 3. 产品布道与用户洞察: 主导产品布道工作,包括内外部技术培训、市场活动推广及数据分析解读。深入关注用户反馈与行为数据,驱动产品用户体验的持续优化,对用户转化率、留存率、客户价值及满意度负责。 4. 市场与技术研究: 围绕实时计算领域(基于Flink),进行开源大数据技术深度分析、开源大数据市场动态研究及竞争对手调研,为产品战略决策提供洞察。