盒马盒马-在线运营部-供应链管理与用户体验
任职要求
任职要求
1. 教育背景：本科及以上学历，供应链管理、运营管理、工商管理或相关专业优先。
2. 工作经验：
1) 5年以上供应链管理或服务运营经验，其中家政、洗护、宠物行业相关经验优先。
2) 具备从0到1搭建运营体系或主导服务流程优化项目的成功案例。
3. 核心能力：
1) 具备极强的供应链…工作职责
一. 供应链管理： 1、 负责盒马生活服务家政、洗护、宠物行业供应链及服务体系的搭建，制定并持续优化标准化流程、服务规范及质量监控体系，提升服务效率与用户满意度； 2、 负责供应商的陪跑、运营管理和考核，建立供应商分级管理体系，确保供应链的稳定性与服务质量，定期开展供应商培训，推动其服务标准与盒马体系的深度协同。 3、 制定并持续优化服务者（如家政人员、洗护技师、宠物护理师）的管培奖惩机制，提升服务者专业能力与积极性。 4、 监控服务者服务质量，通过数据化工具分析服务数据，识别并解决服务短板。 二、 用户体验与售后管理 1、 建立售后响应机制，高效处理用户投诉与服务纠纷，推动服务流程改进。 2、 设计用户满意度调研方案，定期输出服务复盘报告，提出优化建议并推动落地。
【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。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。
【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
1. 负责国际化Fintech资金平台的日常设计和开发，包括payin、payout、资金等领域的需求支持 2. 重构Fintech资金平台或新建部分子系统，用合理的架构高质量高效率地解决海外渠道的接入成本、渠道可用性、支付成功率、资损防控、资金核对、差错处置、补偿和追资等需求 3. 投身拉美移动支付蓝海，依托出行、外卖、钱包、信贷等高频支付场景，支撑钱包、信用卡、理财、现金贷及商户收单等金融业务 4. 打造业界领先，稳定、安全、便捷、低成本的资金平台