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【REDstar】搜广推 × AI 应用工程师
【REDstar】搜广推 × AI 应用工程师
发布于 2 分钟内普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai应用
Prompt工程
Rag
分布式系统
大模型
搜索推荐广告
高并发
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
技术前沿、薪资优厚、成长空间大，但工作强度可能较高，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
55K
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2750 个在招 · 其中后端开发 8 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小红书搜广推AI应用工程师，你将负责核心引擎与业务架构的设计与优化，深度参与AI原生应用在搜索、推荐、广告、电商等场景的工程落地，并沉淀底层能力，推动技术平台化
该职位要求精通Java或C/C++，熟悉大模型与Agent技术，具备高并发分布式系统设计经验，适合有大型搜推广项目经验的技术专家
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业，精通 Java 或 C/C++ 至少一门，熟悉大模型、Agent 等技术，基础扎实，有良好编程规范与工程能力，有大型搜推广项目落地经验者优先
有千万级用户产品研发经验，能独立完成架构设计与关键业务建模
熟悉高并发、高可用分布式系统设计，对系统扩展性、伸缩性与性能优化有成熟的知识体系
具备 AI 应用工程落地能力，能够将 LLM、多模态模型等 AI 能力与搜广推业务深度结合
有 RAG、Agent、Prompt 工程或 AI 链路系统化开发经验
对 AI应用于搜索、推荐、广告、电商等新范式有实际工程实践或主动探索者优先
具备较强的系统抽象与设计能力，能推进技术规范落地，追求高质量代码
有较强的业务 Sense，能从全局视角发现潜在架构问题并主动推动解决
善于跨团队沟通与协作，具备 Ownership 意识
工作职责
核心引擎与业务架构，负责小红书主站与Rednote搜索、推荐、广告、电商引擎架构和业务架构的设计、研发与持续调优
抽象通用开发框架与组件，推动技术平台化、产品化，提升全团队业务支持效率
AI原生应用工程，深度参与 AI 原生应用于搜索、推荐、广告、电商等新业务以及国际化场域的工程落地，承担 AI 应用与引擎系统的设计、服务开发及链路性能优化，打通模型能力到产品体验的通路
底层能力沉淀与复用，针对多业务线广泛共用的底层能力进行抽象、开发与优化，产出高质量技术方案和代码，持续降低重复建设成本
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小红书平台大，业务场景丰富，AI应用落地机会多，行业前景好
- 薪资待遇优厚，公司福利完善，职业发展空间大
- 技术栈要求全面，需要不断学习AI前沿技术，保持竞争力
- 跨团队协作频繁，对沟通能力和Ownership意识要求高
缺点 / 挑战
- 技术挑战大，涉及高并发、分布式系统和大模型应用，能快速提升技术深度
- 工作强度可能较高，需要应对复杂业务和快速迭代
- 适合有大型搜推广项目经验、对AI应用充满热情、追求技术深度和挑战的技术专家
角色解读
- 技术专家路线：在搜广推引擎和AI应用领域深耕，成为架构师或技术专家
- 管理路线：随着团队规模扩大，可转向技术管理岗位，带领团队负责核心业务
- 跨领域发展：AI应用经验可迁移至其他业务线，如国际化、电商等，拓宽职业路径
- 负责小红书主站及Rednote的搜索、推荐、广告、电商引擎架构和业务架构的设计、研发与持续调优，确保系统高性能、高可用
- 深度参与AI原生应用在搜索、推荐、广告、电商等业务及国际化场景的工程落地，负责AI应用与引擎系统的设计、服务开发及链路性能优化
- 抽象通用开发框架与组件，推动技术平台化、产品化，提升团队业务支持效率，并沉淀多业务线共用的底层能力
- 精通Java或C/C++至少一门，具备扎实的编程基础和良好的工程规范
- 熟悉大模型、Agent、RAG、Prompt工程等AI技术，并能将其与搜广推业务深度结合
- 具备高并发、高可用分布式系统设计经验，熟悉系统扩展性、伸缩性与性能优化
- 有千万级用户产品研发经验，能独立完成架构设计与关键业务建模
申请策略
- 了解小红书业务和产品，特别是Rednote国际化战略
- 在面试中展示对AI应用新范式的思考和实践
- 突出搜广推相关项目经验，特别是大型系统的架构设计和落地成果
- 强调AI应用工程实践，如RAG、Agent、Prompt工程等具体案例
- 展示高并发、分布式系统设计能力，包括性能优化和扩展性设计
- 体现跨团队协作和Ownership意识，可举例说明推动问题解决的经历
- 深入学习大模型、Agent、RAG等AI技术，并尝试在项目中应用
- 熟悉主流分布式系统框架，如Kubernetes、微服务架构等
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化描述项目经验
- 强调技术选型理由和权衡，展示系统思维
- 结合具体数据量化成果，如性能提升百分比、用户增长等
- 请描述一个你主导的搜广推系统架构设计案例，如何保证高并发和高可用？
- 如何将LLM或Agent技术应用到搜索或推荐场景？请举例说明
- 在分布式系统中，如何解决数据一致性和性能瓶颈问题？
- 你如何评估一个AI应用方案的工程可行性？
- 请分享一次跨团队协作中遇到冲突并成功解决的经历
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
该职位薪资待遇优厚，公司福利完善，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术和大规模系统，技术成长空间大，但JD未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、C/C++、大模型、Agent、RAG、Prompt工程、高并发、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在一线城市，但未提及弹性办公或远程，可能需现场办公，WLB情况不明。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
小红书处于高速增长赛道，AI应用对社会有较大影响，但JD未提及使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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