小米新零售系统运营经理-零售专项

1、数据平台产品的需求沟通、设计、落地运营。沟通业务需求，与渠道、产品、零售等部门密切合作，搭建业务指标体系，推动开发交付，组织产品和数据相关的推广、运营； 2、制作专项数据分析类看板。根据业务部门需求，独立设计、制作专题类可视化数据看板，例如渠道异动分析、市场竞争分析等； 3、分析、识别业务系统中的异常数据，参与制定各类数据标准及指标定义，优化已有数据产品及指标模型； 4、业务系统中策略及分析功能的设计和推广，配合团队完成系统上线及用户对接工作。

岗位职责 | Key Responsibilities 端到端供应链统筹管理 负责TCL全品类（电视、家电、通讯设备等）从波兰、中国、越南、法国等地进口至西班牙与葡萄牙的完整供应链流程：订单管理、清关、仓储、配送、到店； 管理与优化本地仓配运营，确保产品交付的及时性、合规性和成本效益。 PSI体系本地化建设 搭建分公司全品类PSI（采购-库存-销售）协同机制，与总部及产品线紧密配合推动滚动计划制定与执行； 管控库存健康度，结合销售节奏合理配置供应资源。 价值链管理与成本优化 与产品线及财务团队联合推进品类价值链测算、渠道损益分析，优化本地履约成本； 深度参与价格体系、交付模型、报价结构的设计与落地。 组织协同与节点保障 主导关键节日（黑五、返校季等）和新品上市等专项供应链项目； 与销售、市场、财务、零售等职能跨部门联动，确保资源统一调度与执行。 客户与平台对接 作为本地对接总部/欧洲平台供应链系统（如新方舟， TMS、SAP）及流程标准的关键负责人。

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。

中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；