钉钉钉钉-解决方案架构师-开放平台
任职要求
● 本科以上学历，5年以上互联网科技相关从业经验，有业务管理、运营、解决方案或产品经理工作经验者优先，有制造、零售、能源等行业数字化大型咨询设计项目或具备项目管理经验者优先； ● 具备SaaS经验，能提供业务和产品层面的架构咨询服务，理解客户业务和需求，针对客户提供合理的让客户满意的业务解决…
工作职责
● 基于钉钉行业客户侧需求，负责头部生态ISV的能力评估，集成价值点找寻及合作引入 ； ● 负责构建与头部ISV生态的商业模式合作打造，并落地两边产品级融合的解决方案，负责跟头部生态达成商业模式的谈判和合作； ● 包括不限于产品方案融合，商业模式及分成设计，大客户解决方案的构建和优化； ● 大客户产品开放底座的需求挖掘和跟进：整合售前阶段的市场趋势、行业动向、技术演进洞察，协同产品和研发团队，有效识别传递核心价值需求，以业务视角持续推动方案和产品闭环与持续迭代，做厚开放平台价值； ● 与钉钉前线形成良好的配合，跟进运营，连接ISV的BD、渠道、售前及服务体系，帮助企服落地大客户商业化需求，实现收入。
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。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
【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。
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