影石会议产品营销实习生
任职要求
任职资格： 1. 每周至少出勤4天，长期实习优先； 2. 商科、理工等专业的国内外重点大学本科及以上学历； 3. 有消费类电子或视频会议行业公司相关实习经验者优先； 4. 良好的英语口语和写作能力； 5. 具备跨部门协作能力及多任务…
工作职责
工作职责： 1. 协助制定和执行新产品或新功能发布的市场GTM策略和各类营销活动； 2. 根据产品研发和垂直人群推广的需要，开展各种形式的调研项目，包括竞品调研、用户调研等； 3. 推动和跟进产品相关设计物料制作，通过与内部团队密切合作，制作能够准确传达产品优势的设计物料； 4. 协助开展产品外测，根据外测结果与相关团队沟通，为产品优化提供意见。
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；
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
1、参与亿级用户规模的本地生活搜索优化，负责迭代到店业务搜索算法，包括到餐、到综、酒旅等，提升点击率、转化率等核心指标，提升用户在快手的本地生活搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对本地生活搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等方面，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统提升预估效果； 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。