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【2027校招】Product Engineer-产品工程师（AI全栈 / 应用研发方向）- 审核研发
【2027校招】Product Engineer-产品工程师（AI全栈 / 应用研发方向）- 审核研发
发布于 23 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Llm
全栈开发
内容安全
大模型应用
审核系统
系统设计
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
技术前沿、成长性强、业务影响力大，但WLB和薪资竞争力可能非顶尖。
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
28K
比全栈开发中位数低
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 1410 个在招 · 其中全栈开发 6 个
市场机会
选择适中
北京 · 全栈开发 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小红书AI全栈产品工程师，你将深入理解内容审核业务，运用LLM/Agent等AI技术，设计并打造智能化的在线审核系统，以AI重塑审核运营模式，赋能审核团队
这是一个直接参与前沿AI应用落地、具有广泛影响力的岗位
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学、人工智能等相关专业优先
有扎实的计算机基础知识和编程能力，良好的数据结构与算法基础，熟练掌握 Java
具备较强的技术能力和 AI 解题能力，熟悉 LLM/Agent 主流框架，能在复杂场景中独立给出方案并快速落地
具备 AI Native 思维，深度使用过 AI Coding 或 Agent 产品，理解大模型、上下文工程、工具调用与 Agent 基本工作机制，有相关项目实践者优先
对技术有热情，能持续跟进 AI 最新进展并将其迅速转化为实际能力
工作职责
深入理解 Rednote 与大商业的审核全链路，识别 AI 能真正提效的场景切入点，将审核业务痛点转化为可落地的 Agent 方案，独立完成从原型验证到规模化推广的完整交付
设计并实现面向审核场景的 Agent 核心能力，打造 AI Native 的智能化在线审核链路，覆盖风险发现、风险定义、风险管控、监测&评估等全业务场景
以 AI 重塑审核运营模式，重新定义 AI Native 的内容安全作业方式，探索未来人机结合的工作方式
优先资格
有相关项目实践者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性高，直接接触LLM、Agent等最新AI技术在大型互联网公司的落地实践
- 业务影响力大，岗位产出能直接影响数千万用户的内容生态和数千名员工的工作效率
- 公司平台好，能接触到海量真实数据和复杂业务场景，快速积累项目经验
- 业务理解要求高，需要快速深入理解审核这一特殊且专业的业务领域
- 适合对AI技术应用有浓厚兴趣，具备扎实编程基础，乐于解决复杂业务问题，并希望在技术前沿领域快速成长的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 技术挑战大，需解决AI在真实工程场景中的可靠性、可控性等复杂问题
- 可能涉及跨团队协作，需要与业务、运营、算法等多方沟通，对综合能力要求较高
角色解读
- 短期可深入AI在内容安全垂直领域的应用，成为该领域的专家
- 中期可向AI架构师、技术专家或AI产品负责人方向发展，负责更复杂的系统设计
- 长期可参与公司级AI战略规划，引领行业技术趋势，或转向技术管理岗位
- 深入理解小红书内容审核业务流程，寻找AI技术提效的切入点
- 设计和实现基于LLM/Agent的智能化审核系统，覆盖风险识别、定义、管控全流程
- 探索并落地人机协作的新模式，以AI重塑审核运营体系
- 扎实的Java编程能力与计算机基础知识（数据结构、算法）
- 熟悉LLM、Agent等主流AI框架，有AI应用开发或项目实践经验
- 具备AI Native思维，能理解大模型工作原理并解决实际工程问题
- 对技术有热情，能快速学习并将AI最新进展转化为产品能力
申请策略
- 深入研究小红书的内容生态和审核业务逻辑，在面试中展现你的业务洞察力
- 准备一个你如何用AI技术解决某个具体问题的项目案例，并能清晰阐述技术选型和实现思路
- 突出与AI/LLM相关的课程项目、实习或比赛经历，特别是涉及Agent、应用开发的部分
- 展示扎实的Java编程功底和算法能力，可列举高分算法题或相关项目
- 强调对AI技术的理解和学习热情，例如分享对某个AI产品或技术的深入思考
- 如有对内容安全、审核或类似业务的理解，可简要说明
- 系统学习LLM和Agent的主流框架（如LangChain）与基本原理
- 尝试动手实现一个小型的AI Agent项目，积累实践经验
面试指南
- 对于AI Native的理解，可以从“数据驱动”、“实时学习”、“人机协同”等角度展开，结合审核场景举例
- 介绍项目时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的技术决策和解决问题的能力
- 回答技术挑战时，可以结合JD中提到的“可靠性、可控性、规模化”进行分析，并给出自己的思考或初步解决方案
- 回答动机问题时，结合公司使命（用AI重构审核）、技术挑战和个人职业规划进行阐述
- 你如何理解“AI Native的审核系统”？它和传统审核系统有什么核心区别？
- 请介绍一个你做过的AI相关项目，你在其中负责什么？遇到了什么技术难点，如何解决的？
- 在将AI Agent应用于审核场景时，你认为最大的技术挑战可能是什么？如何应对？
- 为什么对小红书的这个产品工程师岗位感兴趣？你认为自己如何能胜任？
职位点评
薪资福利68
成长发展92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
68中等
作为校招岗位，薪资具有市场竞争力，但作为甲方审核技术岗，其薪资天花板可能不及核心商业化部门。
薪资信号市场水准 (20K-35K/月)
福利待遇Mentor带教、成长机制
成长发展
92较高
该职位技术前沿（LLM/Agent），能直接参与公司级AI系统建设，并有明确的成长机制和导师指导，对技术能力提升帮助极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Java、AI
成长机会Mentor带教、成长机制、积累经验、重塑流程
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未明确提及办公模式、工作时间等信息，无法判断WBA情况。岗位性质涉及系统建设，可能存在一定工作压力。
工作模式未明确
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
85较高
岗位直接服务于“让审核人成为超级个体”的使命，技术应用有明确的社会价值（内容安全），且身处高速增长的AI赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号重构公司级下一代智能审核体系、赋能每一位审核人成为“超级个体”、让人与Agent共同组成新一代内容安全团队
创新程度开拓性创新（行业首创）
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