飞猪旅行飞猪-整合营销专家-韩国市场
任职要求
1.具备 5 年以上市场营销工作经验，拥有丰富的市场实战经验，能够熟练应对复杂多变的市场环境。 2.精通韩语及中文，能够流利地使用韩语与韩国当地用户、合作伙伴进行沟通交流，准确把握韩国市场需求；同时，熟练运用中文与国内团队进行协作，确保信息在不同语言环境下的准确传递与理解。具备一定的英文沟通能力，能够在必要时与国际团队或客户进行简单交流。 3.精通以用户为中心的营销活动运营，拥有成功的营销活动策划增长案例。 4.具备积极主动的工作态度，能够敏锐地发现韩国市场的增长机会和痛点，并能够采取有效措施推动事情向前发展。 5.有电商平台或旅游行业经验者优先，熟悉电商平台的运营模式和旅游行业的市场特点，能够将相关经验运用到韩国市场营销工作中，快速适应岗位需求。 Job Requirements: 1.More than 5 years of working experience in marketing, with proven track record of successfully managing marketing campaigns and events. Pro…
工作职责
1.依据合作渠道以及节假日节点，独立完成韩国市场全年营销计划的策划与落地执行工作。深入剖析合作渠道的特点与优势，精准把握节假日期间韩国市场的消费趋势，制定出贴合市场需求且具有高度可行性的营销方案，确保营销活动能够在合作渠道高效推进，达成预期目标。 2.凭借对韩国当地用户的深入洞察以及对市场动态的敏锐感知，结合实时热点打造旅行场景的营销爆点。 3.充分整合合作渠道域内资源以及新媒体推广资源，提高营销活动的效果和转化率。与合作渠道建立紧密的合作关系，优化资源配置，确保在渠道内实现精准推广；同时，熟练运用新媒体平台的传播特性，制定创新的新媒体推广策略，吸引目标用户参与营销活动，实现从曝光到转化的高效提升。 4.积极开展跨职能团队合作，确保营销活动高质量、有影响力且高效完成。与产品研发、运营、客服等多个职能团队密切沟通协作，从产品设计、活动执行、用户服务等各个环节入手，共同打造出具有高品质和广泛影响力的营销活动，保证活动能够按时、按质完成，实现预期的营销效果。 Role and Responsibilities including but not limited to: 1.Independently implement and localize annual marketing campaign calendar for Korean market focus on holidays and seasonal events, ensure that marketing activities are efficiently promoted through partner channels and achieve expected objectives. 2.Plan and execute high-impact events by leveraging deep insights on market trends.Conduct in-depth analysis of channel partners and accurately identify key holiday consumer trends and formulate highly actionable marketing solutions aligned with market demand. 3.Develop social media strategy to maximize the effectiveness and conversion rate of marketing campaigns. Establish strong partnerships with channel partners and optimize resource allocation, efficiently improve performance from exposure to conversion. 4.Work closely with cross-functional teams including product development, technical team, operations, customer service to amplify marketing efforts.
1.依据合作渠道以及节假日节点，独立完成韩国市场全年营销计划的策划与落地执行工作。深入剖析合作渠道的特点与优势，精准把握节假日期间韩国市场的消费趋势，制定出贴合市场需求且具有高度可行性的营销方案，确保营销活动能够在合作渠道高效推进，达成预期目标。 2.凭借对韩国当地用户的深入洞察以及对市场动态的敏锐感知，结合实时热点打造旅行场景的营销爆点。 3.充分整合合作渠道域内资源以及新媒体推广资源，提高营销活动的效果和转化率。与合作渠道建立紧密的合作关系，优化资源配置，确保在渠道内实现精准推广；同时，熟练运用新媒体平台的传播特性，制定创新的新媒体推广策略，吸引目标用户参与营销活动，实现从曝光到转化的高效提升。 4.积极开展跨职能团队合作，确保营销活动高质量、有影响力且高效完成。与产品研发、运营、客服等多个职能团队密切沟通协作，从产品设计、活动执行、用户服务等各个环节入手，共同打造出具有高品质和广泛影响力的营销活动，保证活动能够按时、按质完成，实现预期的营销效果。 Role and Responsibilities including but not limited to: 1.Independently implement and localize annual marketing campaign calendar for Korean market focus on holidays and seasonal events, ensure that marketing activities are efficiently promoted through partner channels and achieve expected objectives. 2.Plan and execute high-impact events by leveraging deep insights on market trends.Conduct in-depth analysis of channel partners and accurately identify key holiday consumer trends and formulate highly actionable marketing solutions aligned with market demand. 3.Develop social media strategy to maximize the effectiveness and conversion rate of marketing campaigns. Establish strong partnerships with channel partners and optimize resource allocation, efficiently improve performance from exposure to conversion. 4.Work closely with cross-functional teams including product development, technical team, operations, customer service to amplify marketing efforts.
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；
1、负责搜索C端业务需求的研发与实现； 2、负责搜索业务基础架构模块的升级与维护，提升搜索产品研发效率； 3、负责搜索容器产品及平台的的底层核心服务能力建设，借助云原生相关技术提升搜索引擎系统的平台化程度，实现搜索引擎的产品化； 4、负责搜索各类平台系统间的整体优化与整合，提升平台系统的稳定性/通用性/研发与使用效率。
1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破； 2、AI搜索总结Agent研发： 1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力； 2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合； 3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验； 3、模型优化及应用： 1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性； 2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术； 3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。