蚂蚁金服蚂蚁集团-知识产权风险策略运营专家（主控方向）-平台风险管理
任职要求
1. 专业背景：本科及以上学历，数据统计、数据科学、人工智能； 2. 数据挖掘能力：精通SQL/Python/R，掌握机器学习框架，具备图像/文本处理经验；能独立完成数据分析、挖掘、特征工程，有实际项目落地经验者优先； 3. 业务理解与策略思维：深入理解短剧及影视综内容生产链路…
工作职责
1. 数据驱动的风险识别：基于短剧、影视综、短视频等内容业务，利用剧本、画面、视频等海量内容数据构建策略运营，通过相似度对比、侵权预测等手段实现风险前置识别； 2. 风险预警与动态管控：设计知产风险评估策略，结合历史侵权案例与行业数据，输出高风险内容预警，设计分层管控方案并落地实施，确保防控策略与业务发展同步； 3. 侵权检测系统建设：建设基于原片比对、指纹库、内容比对的侵权检测系统，参与开发或优化侵权检测算法工具，降低人工审核成本，提升风险拦截效率； 4. 大模型应用知产提效：熟悉前沿大模型方法，持续迭代知产模型能力，沉淀侵权检测能力，在知产风险评审、感知、定性、识别、人审等风险全链路落地应用，提高风控运营效率，降低人工审核和运营成本。
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】 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
滴滴出行国际化金融测试团队，负责核心业务质量保障，包括支付、风控、现金贷、信用卡等业务，团队技术导向，紧跟公司业务，质量保障能力处在行业前沿水平。 1、负责国际化支付系统的核心链路测试架构工作； 2、负责金融域内质量保障体系的构建和实践； 3、参与前线调研，负责前线业务对接，打通国际前线和质量Team信息渠道，消灭认知GAP、赋能国际金融业务 4、通过前瞻性的能力、机制建设， 规避业务质量风险；
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 1. 负责金融业务会员领域的系统设计和研发工作，包括但不限于核心业务、运营支撑等领域，为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设，参与系统规划、讨论，共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识，了解海外的支付和金融市场，成为有国际化视野的技术专家。 4. base地：上海/杭州/北京