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【REDstar】点点 Agent研发工程师
【REDstar】点点 Agent研发工程师
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人工智能
人工智能
Go
JavaScript
Rag
Tool Calling
大模型
生成式Ui
评测体系
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI技术岗位，薪资高，成长快，但工作强度可能较大。
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
比人工智能中位数低
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 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 98 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小红书点点Agent研发工程师，你将负责Agent核心架构与关键模块的设计研发，包括任务理解、规划推理、多轮上下文管理、Tool使用等，并参与大模型在Agent场景中的能力建设与适配
同时探索生成式UI的产品与技术形态，建设评测驱动的研发体系，与多团队协作推动技术落地，对用户体验和效果负责
该岗位要求深入理解大语言模型和Agent原理，具备全链路实践经验，适合对前沿AI技术有热情、追求技术深度的人才
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业
具备扎实的计算机基础和优秀的Coding能力，深入理解数据结构、算法、操作系统、计算机网络及软件工程，熟练掌握Python、C++、Java、Go、JavaScript等至少一门主流编程语言
深入理解大语言模型和Agent的核心原理，熟悉Transformer、Prompt、上下文管理、推理规划、Tool Calling、RAG、模型训练或评测等相关技术
具备大模型或Agent项目的全链路实践经验，参与过从问题定义、方案设计、数据构建、模型或框架开发、Tool接入、评测验证到上线迭代的完整过程，并能清晰说明个人贡献与技术取舍
在Agent架构、大模型训练与后训练、推理与规划、上下文与记忆、Tool Use、搜索与检索、生成式UI、多模态理解或模型评测等至少一个方向具有深入实践和独立判断
对Agent和大模型前沿技术保持敏感，具备快速学习、独立研究和持续探索能力，能够判断新技术的实际价值及适用边界
具备良好的沟通与协作能力，能够清晰表达技术判断、实验结论和方案取舍，并推动跨职能团队共同完成交付
工作职责
负责点点Agent核心架构与关键模块的设计研发，包括任务理解与拆解、规划与推理、多轮上下文管理、长期记忆、Tool选择与执行、状态管理及异常恢复，持续提升Agent在复杂真实场景中的自主决策和任务完成能力
参与大模型在Agent场景中的能力建设与适配，围绕推理规划、指令遵循、Tool Use、长上下文等方向，开展推理轨迹构建、后训练数据建设及新模型能力验证
连接小红书真人内容、结构化信息和行业供给，持续优化工具检索、多工具协同、结果理解及失败恢复效果
探索生成式UI的产品与技术形态，根据用户需求、内容证据和Agent执行状态，动态生成和组织答案、卡片、对比组件及交互流程，建设可控、可解释且符合用户决策逻辑的交互体验
建设评测驱动的研发体系，包括端到端任务评测、模型与工程专项评测、Tool评测及真实Tool实验环境
通过任务结果和执行轨迹定位模型、工程与Tool的能力边界，驱动技术迭代和版本决策
深入理解真实用户需求，与产品、算法、客户端、服务端及设计团队协作，推动技术方案从探索验证到线上落地，并对最终用户体验、效果、稳定性、时延和成本负责
优先资格
以第一作者身份在相关领域CCF A/B类顶会或顶刊发表过有影响力的论文
或在ACM类编程竞赛中获奖，并取得全国或全球有竞争力的名次
有国内外头部科技公司核心技术团队实习经历，在具体技术方向上独立完成过复杂需求或核心项目
或参与过具有行业影响力的研究课题，并承担核心工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术领域，Agent和大模型是热点
- 小红书平台大，数据资源丰富
- 团队专注AI应用，有实际落地场景
- 薪资竞争力强
- 技术难度高，需要持续学习
- 工作强度可能较大，互联网公司节奏快
- 竞争激烈，需要不断产出成果
- 适合对AI技术有热情、具备扎实基础和全链路经验的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线，成为Agent领域专家
- 技术管理路线，带领团队
- 横向发展，转向产品或其他技术方向
- 负责Agent核心架构设计，包括任务理解、规划推理、上下文管理等模块
- 参与大模型在Agent场景的适配，构建推理轨迹和后训练数据
- 探索生成式UI，动态生成交互界面
- 建设评测体系，驱动技术迭代
- 扎实的编程能力，掌握Python、C++等语言
- 深入理解大模型和Agent原理，熟悉Transformer、RAG等
- 具备全链路项目经验，从数据到上线
- 在Agent、大模型等方向有深入实践
申请策略
- 了解小红书点点产品，思考改进点
- 准备项目案例，展示技术深度
- 突出Agent或大模型项目经验，说明个人贡献
- 强调编程能力和算法基础
- 展示顶会论文或竞赛获奖
- 体现跨团队协作能力
- 深入学习Agent架构和最新论文
- 实践RAG、Tool Calling等技术
面试指南
- 结合项目经验，从问题定义、方案设计、实现细节、效果评估等方面回答，突出个人贡献
- 如何设计一个Agent的任务规划模块？
- 如何评估Agent的效果？
- 如何构建后训练数据？
- 如何处理长上下文？
- 如何优化Tool选择？
- 复习Agent相关论文和技术
- 准备项目案例，量化成果
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平较高，福利待遇好，但未明确具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
前沿技术领域，成长空间大，但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、大模型、生成式UI、RAG、Tool Calling
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京或上海，通勤可能较长，未提及弹性工作。
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
AI应用有社会价值，但未明确使命。
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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