通义Token Foundry-多模态大模型产品经理-杭州
任职要求
1. 教育背景与经验：本科及以上学历， 3年以上多模态AI产品或To B公共云产品的规划与设计经验，具备多模态理解（如图文识别/检索、视频理解）或生成类（如图片/视频生成）产品落地经验，有AI相关成果； 技术背景者优先。
2. 技术理解与场景判断力：熟悉主流多模态模型的技术原理与能力边界，能结合延迟、成本、准确率等约束条件，科学评估技术方案在具体业务场景中的可行性与ROI。
3. 需求洞察与产品转化能力：具备敏锐的行业洞察力，能从…工作职责
1. 多模态AI产品战略规划与设计：主导基于多模态理解与生成大模型的行业级应用产品规划，深入垂直场景，精准洞察客户痛点与商业机会，定义具备规模化潜力的公共云多模态AI产品（如MaaS平台、智能Agent等），持续丰富产品矩阵与市场供给。 2. 端到端产品落地与跨职能协同：牵头算法、工程、解决方案及销售团队，推动产品从需求定义、原型验证到上线运营的全生命周期管理，确保高质量交付与敏捷迭代；建立效果与性能评估体系，驱动模型能力与产品体验的持续优化。 3. 商业化运营与价值闭环构建：对产品的规模增长、客户渗透率及市场占有率等核心商业指标负责，通过用户分析、测试与反馈闭环，持续优化产品策略与定价模型，推动标杆案例打造与规模化复制，实现产品商业价值最大化。 4. 技术趋势研判与产品竞争力塑造：持续跟踪全球多模态大模型技术演进与应用创新，研判MaaS、Agent、具身智能等新范式的产品化路径；定义并监控产品在效果、成本、易用性等维度的关键竞争力指标，构建差异化产品壁垒。
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。
-负责Coding Agent场景的效果优化，深入研究LLM后训练相关技术，包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等，提升算法效果和token效率 -构建大规模高质量数据，探索数据飞轮持续提升模型效果的可行性 -跟踪LLM领域的最新研究成果，研究方向包括但不限于中训练、RL后训练、奖励模型设计和创新 -深度参与产品研发和业务落地，和工程/研发/产品等同学密切配合，将优化算法应用于具体业务场景，推动智能体技术的产业化落地