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【2027校招】Product Engineer-产品工程师（AI 全栈方向）-电商营销&增长
【2027校招】Product Engineer-产品工程师（AI 全栈方向）-电商营销&增长
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Go
JavaScript
大模型
实时计算
数据分析
高并发
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
核心电商增长团队，技术前沿，成长快，但工作强度可能较大。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.5万
比全栈开发中位数高
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 1440 个在招 · 其中全栈开发 13 个
市场机会
选择面较广
上海 · 全栈开发 · 52 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小红书电商增长团队的全栈产品工程师，你将参与用户拉新、首购转化、活跃留存等增长产品和系统的建设，设计并开发券、红包、满减等营销玩法，解决高并发、实时策略等工程挑战，并与产品、算法、数据、运营协作推动业务增长
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，或具备扎实的计算机基础与项目实践能力
理解常用数据结构、算法、操作系统、计算机网络及数据库基础
熟悉前端或后端至少一个方向，能够独立完成编码、调试和问题定位
前端包括JavaScript、TypeScript、React、Vue等，后端包括Go、Java、Python、Node.js等
具备真实的项目实践，能够讲清个人贡献、问题背景、方案选择、技术取舍、验证方式和复盘思考，而不只描述参与过程
具备工程意识，编写代码时能够主动关注正确性、异常处理、边界条件、性能、稳定性和可维护性
具备数据意识和基本的产品判断力，面对开放问题能够结合用户体验、业务目标、数据反馈和技术成本形成自己的分析与选择
对AI、大模型及智能工具保持好奇，有使用AI辅助学习或开发的习惯，能够拆解任务、有效提问，并主动审查和验证AI输出
自驱力强，愿意深入理解业务、主动发现问题，通过实验和数据验证判断，沟通表达清晰并能够推动协作
工作职责
参与电商用户拉新、首购转化、活跃与留存等增长产品和系统的建设
参与券、红包、满减、促销、互动激励等营销玩法及平台能力的设计与开发
建设人群识别、策略决策、权益供给、流量分发和效果评估等通用能力
解决高并发投放、实时策略、复杂规则组合、预算控制、资金安全和系统稳定性等工程问题
通过数据分析和实验结果持续优化增长策略与产品体验，并推动有效方案沉淀为可复用的平台能力
与产品、算法、数据和运营等角色协作，从机会发现、方案设计到开发上线和效果复盘，完整推动业务问题解决
优先资格
有完整的个人项目、开源贡献、技术博客或编程竞赛经历
有用户增长、营销活动、推荐广告、优惠权益或电商相关项目经验
有策略引擎、规则引擎、实时计算、高并发、实验平台或数据分析相关实践
具备基本的数据分析和实验意识，能够结合数据判断方案效果
能够结合真实项目说明自己如何发现问题、提出假设、设计方案并验证结果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队覆盖完整链路，能接触产品、算法、数据等多方面知识
- 小红书平台流量大，业务影响力高，职业发展前景好
- 需要快速学习业务和新技术，适应快节奏
- 跨团队协作多，沟通成本高
缺点 / 挑战
- 参与核心电商增长业务，技术挑战大，成长快
- 高并发、实时策略等复杂问题对技术要求高，压力较大
- 适合对技术有热情、喜欢挑战、愿意深入业务的全栈工程师，尤其是应届生
角色解读
- 从全栈工程师成长为技术专家，深入电商增长领域，成为系统架构师
- 向技术管理方向发展，带领团队负责增长产品线
- 横向拓展到算法、数据或产品方向，成为复合型人才
- 参与电商增长产品（拉新、首购、活跃、留存）的系统设计与开发，实现营销玩法如券、红包、满减等
- 建设人群识别、策略决策、权益供给、流量分发等通用能力，解决高并发、实时策略、预算控制等工程问题
- 通过数据分析和实验优化增长策略，与产品、算法、数据、运营协作推动业务问题解决
- 扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法、操作系统、网络和数据库
- 至少熟悉前端或后端一个方向，如前端React/Vue，后端Go/Java/Python等
- 具备工程意识，关注代码正确性、性能、稳定性和可维护性，有数据分析和产品判断力
申请策略
- 了解小红书电商业务和增长策略，面试中展示业务理解
- 准备项目复盘，清晰讲述问题、方案、验证和思考
- 突出项目实践，详细描述个人贡献、技术选型和结果
- 强调全栈技能，展示前端和后端项目经验
- 如有电商、营销、高并发相关项目，重点突出
- 展示AI使用习惯，如用AI辅助开发
- 补充高并发、实时计算相关知识，如消息队列、流处理
- 学习数据分析基础，掌握A/B测试方法
面试指南
- 用STAR法则回答项目问题，突出个人贡献和结果
- 系统设计题从需求、架构、技术选型、扩展性、稳定性等方面展开
- 数据分析题强调假设、实验设计、数据解读和迭代
- 请介绍一个你最有挑战的项目，你的角色和贡献是什么？
- 如何设计一个高并发下的优惠券发放系统？
- 如何通过数据分析优化用户转化率？
- 你如何使用AI工具辅助开发？举例说明
- 面对一个开放性问题，如何权衡技术成本和业务收益？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
作为校招岗位，薪资水平在行业中上，但具体福利未在JD中提及，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及高并发、实时策略等前沿技术，团队覆盖完整链路，成长空间大，且明确要求AI使用习惯，技术前沿。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Java、Python、Node.js、React、Vue、高并发、实时计算、AI、大模型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在一线城市，但JD未提及工作模式，可能现场办公，通勤压力较大，WLB未明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
电商增长业务对平台有直接价值，行业前景好，但社会影响力中性。
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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