美团产品运营岗（用户/商家及供给/内容/工具系统/体验运营方向）
任职要求
1.能灵活使用AI coding，或有AI产品相关经验的优先；
2.本科及以上学历；
3.对用户侧信息有充分的敏感度，最懂他们的心；
4.喜欢O2O行业，善于思考富有创意；
5.强烈的目标导向和分解、落地的能力，强大的执行力…工作职责
在这里你有机会参与美团的各类运营岗位，可以全方位感受运营的魅力！惊喜无处不在！如果你对以下任意一个方向感兴趣，欢迎网申这个岗位。 1.用户运营：以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，制定运营策略与运营目标，并能够做好全过程的项目推进，目标管理，进度管理和执行落地，通过数据对效果进行评估。持续增加用户洞察、为用户创造更多价值的方式实现用户健康增长。 2.商家及供给运营：以商家/骑手/司机/供应商为运营主体，通过对行业和市场的理解，运用科学合理的方式制定相应策略，传递公司和平台的价值主张，实现业务渗透、规模增长、结构优化、生态治理等，同时提升商家/骑手/司机/供应商的活跃度、经营效率、服务水平与经营收益。 3.内容运营：以内容/信息/数据的生产、消费、业务应用为核心，开展UGC、PGC、POI运营管理、新媒体运营，搭建良性生产循环，持续提升所在业务关键维度的指标，如内容数量、浏览量、内容互动数、内容传播数、信息及数据的质量等。 4.工具系统运营：围绕内部用户，通过基础数据分析和建设、系统开发和使用、规则流程或政策制定、培训指导、现场支持等方式推动各方效率提升。 5.体验运营：作为助手，为体验问题定位、分析、解决、评估提供全流程支持；站在客户服务体验视角，关注服务工具的迭代和运营，与业务共同推进服务工具的效率和体验；不断推动完善体验评估数据产品，与业务共建高效的体验评估产品工具。
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。
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