小红书(xiaohongshu)招聘大模型 Infra 产品运营
招聘职位：
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岗位职责：
1. 效能指标体系搭建：协同算法、工程、基础设施团队，定义训练 & 推理效能核心指标（如 ETTR、MFU、GPU 利用率、吞吐、延迟等），建立统一的效能度量标准与口径；
2. 效能数据分析与诊断：基于平台运行数据，追踪效能指标变化趋势，识别瓶颈与异常，输出效能诊断报告，定位根因并推动优化；
3. 跨团队协同与推动：作为治理方向 Owner，拉通训练框架组、推理框架组、算力调度组、token 服务组等上下游团队，推动效能优化方案落地，跟踪优化效果并闭环；
4. 效能治理机制建设：建立效能问题发现、评估、排期、验收的标准流程，推动效能治理常态化、制度化。
5. 资源配额产品化：将 Quota 管理、潮汐调度、故障机自动化处理等底层能力产品化，设计清晰的配额分配策略与可视化看板，让资源管理对用户透明、可控、易用；
6. 资源利用率优化：监控 GPU 集群利用率、空置率、碎片化等指标，推动在离线混部、弹性调度等策略落地，提升整体资源效率。
7. 用户分层运营：建立平台用户分层运营策略，组织周期性 NPS 调研，持续追踪用户痛点并驱动产品改进；跟进重点业务用户回访，沉淀 Best Practice 案例；
8. 内容与影响力运营：联动引擎、业务、产研团队，构建内外部运营渠道并持续输出大模型平台技术内容，推动平台内外部影响力建设；
9. 数据运营：建立平台运营数据看板，追踪渗透率、DAU、功能使用深度等核心指标，定期输出运营分析报告，驱动策略迭代。
任职要求：
任职要求
1. 学历与经验：硕士及以上学历，计算机或相关专业优先，3 年以上产品经理或平台运营经验，有技术 PM / 开发者工具产品经验者优先；
2. 大模型平台认知：理解大模型训练 / 推理 / 部署的基本流程，熟悉 LLM、MaaS、Agent 等核心概念，能与研发 / 算法同学无障碍沟通；
3. 效能治理经验：有 GPU 利用率、训练吞吐、推理延迟等效能指标定义与追踪经验者优先；理解 MFU、ETTR、Roofline 等核心概念；
4. 数据驱动能力：具备数据敏感度，能从平台使用数据和效能数据中发现问题、提炼洞察，并将数据结论转化为优化策略；
5. 推动力与跨团队协作：善于在高技术密度团队中推动复杂事项落地，能平衡多方诉求；具备 Owner 意识，能拉通上下游团队达成目标；
6. 产品设计能力：具备扎实的需求分析与功能设计能力，能将复杂技术需求转化为清晰可落地的产品方案。
加分项
1. 有 AI 平台、LLMOps、MLOps 或开发者工具完整产品交付经验；
2. 有 GPU 资源管理、云平台配额或弹性调度相关产品认知；
3. 对 AI Agent、工具调用、Prompt 工程、多 Agent 协作有基本认知；
4. 熟练使用 Claude Code、Cursor 等 AI 编程 / 生产工具，本身是 AI Native 工作方式的实践者；
5. 有 ToB 平台用户运营体系从 0 到 1 搭建经验，或有开发者社区运营经验。
1. 效能指标体系搭建：协同算法、工程、基础设施团队，定义训练 & 推理效能核心指标（如 ETTR、MFU、GPU 利用率、吞吐、延迟等），建立统一的效能度量标准与口径；
2. 效能数据分析与诊断：基于平台运行数据，追踪效能指标变化趋势，识别瓶颈与异常，输出效能诊断报告，定位根因并推动优化；
3. 跨团队协同与推动：作为治理方向 Owner，拉通训练框架组、推理框架组、算力调度组、token 服务组等上下游团队，推动效能优化方案落地，跟踪优化效果并闭环；
4. 效能治理机制建设：建立效能问题发现、评估、排期、验收的标准流程，推动效能治理常态化、制度化。
5. 资源配额产品化：将 Quota 管理、潮汐调度、故障机自动化处理等底层能力产品化，设计清晰的配额分配策略与可视化看板，让资源管理对用户透明、可控、易用；
6. 资源利用率优化：监控 GPU 集群利用率、空置率、碎片化等指标，推动在离线混部、弹性调度等策略落地，提升整体资源效率。
7. 用户分层运营：建立平台用户分层运营策略，组织周期性 NPS 调研，持续追踪用户痛点并驱动产品改进；跟进重点业务用户回访，沉淀 Best Practice 案例；
8. 内容与影响力运营：联动引擎、业务、产研团队，构建内外部运营渠道并持续输出大模型平台技术内容，推动平台内外部影响力建设；
9. 数据运营：建立平台运营数据看板，追踪渗透率、DAU、功能使用深度等核心指标，定期输出运营分析报告，驱动策略迭代。
任职要求：
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1. 学历与经验：硕士及以上学历，计算机或相关专业优先，3 年以上产品经理或平台运营经验，有技术 PM / 开发者工具产品经验者优先；
2. 大模型平台认知：理解大模型训练 / 推理 / 部署的基本流程，熟悉 LLM、MaaS、Agent 等核心概念，能与研发 / 算法同学无障碍沟通；
3. 效能治理经验：有 GPU 利用率、训练吞吐、推理延迟等效能指标定义与追踪经验者优先；理解 MFU、ETTR、Roofline 等核心概念；
4. 数据驱动能力：具备数据敏感度，能从平台使用数据和效能数据中发现问题、提炼洞察，并将数据结论转化为优化策略；
5. 推动力与跨团队协作：善于在高技术密度团队中推动复杂事项落地，能平衡多方诉求；具备 Owner 意识，能拉通上下游团队达成目标；
6. 产品设计能力：具备扎实的需求分析与功能设计能力，能将复杂技术需求转化为清晰可落地的产品方案。
加分项
1. 有 AI 平台、LLMOps、MLOps 或开发者工具完整产品交付经验；
2. 有 GPU 资源管理、云平台配额或弹性调度相关产品认知；
3. 对 AI Agent、工具调用、Prompt 工程、多 Agent 协作有基本认知；
4. 熟练使用 Claude Code、Cursor 等 AI 编程 / 生产工具，本身是 AI Native 工作方式的实践者；
5. 有 ToB 平台用户运营体系从 0 到 1 搭建经验，或有开发者社区运营经验。
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