财务专员

方向一：交互设计 1、参与并负责公司产品和功能研发流程中的交互设计工作，业务类型包括但不限于市场增长、基础电商服务、消费者服务、商家服务等； 2、以业务增长和高质量用户体验为目标，深入理解产品需求和活动玩法、回归场景分析用户诉求、使用恰当和专业的设计语言，输出业务和增长逻辑完整、流程及界面体验合理的交互方案； 3、对功能数据和用户反馈进行分析复盘，提出迭代思路并输出交互方案，帮助产品功能获得更好的业务效果和用户体验； 4、根据业务目标，结合调研和对业务的理解，提出对业务增量有效的自驱想法和需求，同时保证用户体验完整流畅。 方向二：UI设计 1、参与并负责公司产品和功能研发流程中的UI设计工作，业务类型包括但不限于市场增长、基础电商服务、消费者服务、商家服务等； 2、以业务增长和高质量用户体验为目标，理解并总结目标用户的审美模型，负责视觉创意、页面风格定调、布局及细节把控、动效输出等工作，输出视觉调性恰当、信息结构清晰、动态效果流畅的UI方案； 3、与开发密切配合保证页面还原度，能不断提高设计研发团队的配合效率，并对通用设计范式进行设计规范梳理； 4、对产品功能逻辑理解清晰，辅助完善产品

- 分析用户从访问、注册、激活、付费、续订、退款等完整转化链路。 - 搭建和维护核心增长指标体系，包括注册转化率、激活率、付费率、留存率、流失率、MRR、ARR、ARPU、LTV 等。 - 针对产品功能、市场活动、运营策略、定价方案进行效果分析。 - 结合 Stripe、订单、订阅、钱包流水、用户行为等数据，分析收入变化和用户付费行为。 - 支持 A/B Test、用户分层、转化漏斗、cohort 分析、归因分析、因果推断等增长实验。 - 输出业务分析报告，支持产品、运营、销售和管理层决策。 - 发现数据异常，协同研发和数据工程排查埋点、ETL、SQL 逻辑或指标口径问题。 - 将临时分析沉淀为可复用的指标口径、分析模板和业务监控需求。

- 根据业务需求搭建 BI 看板，包括增长看板、收入看板、订阅看板、用户行为看板等。 - 负责指标口径落地，将 SQL 查询、数据模型和可视化图表标准化。 - 对接数据仓库、数据库、Athena、S3 及其他数据源，完成报表开发。 - 完善业务指标体系。 - 保障报表准确性、稳定性和性能，优化代码逻辑，缩短数据生成时间。 - 设计清晰易读的可视化图表，支持业务团队自助查看和分析。 - 建立数据字典、指标说明、看板使用说明和口径文档。 - 协助业务分析岗位将临时分析沉淀成长期监控看板。 - 推动 BI 看板体系规范化，包括命名规范、权限规范、指标复用和报表版本管理。

1、参与实际产品的AI大模型与AI算法在各类业务场景中的应用开发、集成与迭代优化； 2、参与AI大模型与AI算法应用相关的需求分析、模型微调、RAG检索 ，提升模型在各类场景下的应用效果； 3、参与产品、数据、业务等团队协作，建立AI大模型与AI应用相关的数据分析、效果评估、问题定位与持续优化，提升用户体验和业务价值。

招聘应届数据科学工程师，负责数据湖仓、用户画像、指标体系建设、A/B实验与商业分析，用数据驱动用户增长与商业变现

团队介绍：Keye多模态大模型团队，作为「基座研发 + 产品赋能」双轮驱动的团队，致力于打通从Data到Product的最后一公里，打造最强的多模态理解底座。 1、深耕基座：攻坚多模态基座核心架构，探索Scaling Law的极致边界； 2、数据为王：构建工业级数据清洗与自动化评测体系，用高质量数据重塑智能； 3、进化智能：突破强化学习与推理增强技术，让模型更聪明、更可控。 依托可灵生态，与团队一同打造最具行业竞争力的多模态基座模型。我们的研发体系覆盖大模型全链路，候选人的工作方向涵盖但不限于以下三大核心领域——你可以结合自身的学术背景与技术兴趣自由选择，我们也非常鼓励跨界探索与能力延展： 方向一：多模态基座与预训练算法方向 聚焦架构范式革新，突破当前"语言模型+视觉适配器"拼接式设计的能力天花板，构建原生支持图/文/音/视频统一表征的新一代多模态架构； 参与万亿级参数多模态MoE模型的训练探索与稀疏注意力机制优化，设计更高效的跨模态语义对齐策略与超长上下文（Ultra-long Context）模型； 参与图像与视频场景的联合建模与因果视觉表征学习，探索并在超大规模集群训练中验证