喜马拉雅AI视频生产实习生(J11541)
任职要求
任职要求
教育背景：本科及以上在读或应届毕业生，专业不限，但优先考虑传播学、营销、计算机或相关领域。
技能与经验：
熟悉AI工具（如ChatGPT、Gemini或其他内容生成模型）的基本使用，对Prompt工程有初步了解。
良好的中文写作和编辑能力，能判断文案质量、事实准确性，并提出建设性意见。
基本的数据分析意识，能使用Excel处…工作职责
职位概述 我们正在寻找一位热情、细致且对AI工具感兴趣的实习生，加入我们的运营团队。该职位主要聚焦于利用AI工具生产和优化增长投放的视频素材，确保内容高质量、事实准确，并符合用户需求。实习生将参与从内容生成到审核修改的全流程，适合对数字营销、内容创作和AI应用有兴趣的学生或应届毕业生。这是一个兼具实践和学习的机会，帮助你积累AI驱动的内容运营经验。 主要职责 AI工具应用与内容生产：使用指定的AI工具（如大语言模型、内容生成平台）生产增长投放的视频素材。确保素材与业务目标（如用户激活、内容推荐）相匹配。 质量验证与事实核查：审核AI生成的素材，检查内容准确性、逻辑一致性和事实符合度（如验证信息是否与真实事件、数据或节目内容相符）。识别潜在问题，如语义错位、幻觉输出或偏差。 修改意见提出与执行：基于审核结果，提出具体修改建议（如精简文案、优化结构、增强吸引力）。使用AI工具对素材进行迭代修改，确保最终输出简洁、高效且用户友好。 文案配搭与优化：为素材配以吸引人的文案，如标题、描述或呼吁行动语句。结合用户偏好和节目类型（如杂谈、讲书、娱乐），制造悬念或突出亮点，提升点击率和用户体验。 辅助运营任务：参与内容池管理、数据分析（如用户反馈统计）和团队协作，提供创意输入，帮助优化推送策略。 报告与反馈：定期总结工作成果，记录AI工具使用经验和改进点，助力团队提升内容生产效率。
一、岗位职责 参与用户增长AI素材生产线项目的研发与维护，协助开发和优化涉及AI素材生产线、用户拉新、活跃和留存相关的功能与系统； 根据数据分析结果及业务需求，配合团队高效迭代产品功能，持续提升用户转化率与增长效率； 编写高质量代码，参与功能测试、文档撰写及工具开发，保障功能上线的稳定性与质量； 与产品、运营和数据团队密切协作，快速响应增长需求，推动技术与业务目标的有机结合落地； 主动学习新技术，积极参与团队技术交流与知识分享。 二、任职要求 计算机、软件工程、信息技术等相关专业本科及以上学历，在读学生，毕业时间为2026年及以后； 熟练掌握Java、SQL，了解基本数据结构和算法原理，有Web开发或数据分析经验者优先； 具备较强的学习能力、逻辑思维能力和数据敏感性； 注重数据驱动和探索精神，善于定位、分析并独立解决问题； 工作态度认真严谨，责任心强，具备良好的沟通协作能力与团队意识。
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。
【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。
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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。