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AI Agent 研发实习生 / 校招生
AI Agent 研发实习生 / 校招生
发布于 1 天前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
Rag
Tool Calling
Workflow
分布式系统
工程化
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术前沿、成长驱动型实习，核心是深度参与企业级AI Agent落地，薪资一般但学习价值极高。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1310 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位是小红书的AI Agent研发实习生，将参与企业级AI Agent框架的核心建设工作
你将负责将Agent技术深度融入搜索、推荐、广告等真实业务流程，开发和构建包括Runtime、工具调用、记忆系统在内的基础设施，而非制作概念演示
核心目标是让Agent能基于真实数据和工具自主执行任务，持续通过评测优化效果，真正改变研发与业务的工作方式
最低要求
在校本科/硕士/博士，能保证每周 4 天以上稳定实习（校招生除外）
熟悉 Java / Python / Go / C++ 中至少一门，工程基础扎实
对后端、分布式、稳定性、可观测、自动化工具有兴趣
对 AI Agent、LLM 应用、Tool Calling、RAG、Workflow 有热情
不要求经验很满，但真正动手做过 AI 工具、Agent Demo、自动化脚本或工程项目
有自己的判断,能把问题拆清楚、做扎实、推进闭环;做事靠谱,愿意主动用 AI 提升学习、编码、排查效率
工作职责
参与企业级 Agent 框架建设(Runtime、Workflow、工具调用、记忆、评测)，打造可复用、可治理、可评估的底座
让Agent进入真实流程，围绕模型、索引、引擎与业务链路，把研发、实验、发布、运营、排障中依赖人工经验的环节，逐步交给Agent去执行和决策
让Agent连接系统、基于证据行动，把代码、日志、指标、Trace、变更记录、业务数据封装成工具，让 Agent 调用真实能力完成任务，而不是只会「聊天答疑」
让 Agent 越用越强，参与评测与反馈体系,用任务完成率、采纳率等指标持续衡量和优化效果
从一行代码到一个真正改变研发与业务方式的 Agent，你会完整参与
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能深度参与业界前沿的AI Agent落地项目，技术含金量高，成长速度快
- 工作直接面向核心业务，能直观看到技术创造的价值，简历亮点突出
- 在顶尖互联网公司实习，能接触到优秀的工程实践和团队氛围
- AI Agent是快速发展的前沿领域，需要持续学习并跟踪技术动态，对学习能力要求高
- 岗位涉及系统设计与业务结合，问题复杂度高，对解决问题的能力是很大锻炼和考验
- 作为实习生，在深入核心模块和获得完整项目经验上可能存在一定限制
- 适合对AI应用充满热情，在校期间有扎实工程实践经历，渴望将AI技术用于解决真实复杂问题的计算机相关专业学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路径：深入AI Agent架构与工程化，成为该领域的资深技术专家或架构师
- AI产品路径：结合技术理解与业务洞察，转向AI产品经理或解决方案架构师
- 研究路径：若对理论有追求，可进一步深造，从事AI Agent相关的科研或算法研究
- 参与开发和构建企业级AI Agent的核心框架，包括运行时、工作流、工具调用等模块
- 将AI Agent技术深度集成到搜索、推荐、广告等核心业务的实际研发与运营流程中，解决真实问题
- 设计评测体系，通过数据指标持续优化Agent的性能和任务完成效果
- 扎实的编程基础（Java/Python/Go/C++至少一门），熟悉后端开发和分布式系统原理
- 对AI Agent、大语言模型应用、工具调用、RAG等前沿技术有热情和动手实践经验
- 具备清晰的逻辑思维和问题拆解能力，能独立推进任务并形成闭环
申请策略
- 仔细研究小红书的业务特点（社区、电商、内容推荐），思考AI Agent可能带来的革新点
- 在面试中展现你对AI Agent落地挑战的独立思考，而不仅仅是技术名词的堆砌
- 重点突出与AI相关的项目经历，特别是Agent、LLM应用、自动化工具开发等实践
- 强调编程语言熟练度和工程基础，可附上GitHub或相关代码仓库链接
- 描述解决问题和项目闭环的具体案例，体现拆解问题、动手实践和推进能力
- 深入学习LLM应用架构、Tool Calling协议（如MCP）、RAG等Agent核心技术栈
- 实践搭建简单的Agent应用，熟悉主流Agent框架（如LangChain、LlamaIndex）或自行开发简易Demo
面试指南
- （技术问题）采用STAR原则：情境、任务、行动、结果，清晰描述你解决技术问题的思路和过程
- （系统设计问题）遵循分层思想：先定义目标和核心流程，再拆解为模块（感知、规划、执行、记忆），并说明技术选型依据
- （开放性问题）结合岗位要求，将个人兴趣、技能与公司业务（如AI Native工作方式）联系起来，展现匹配度和潜力
- 请介绍一下你对AI Agent的理解，以及你做过的相关项目或Demo？
- 如果让你为一个具体业务场景（如内容审核、客服）设计一个Agent，你会如何架构？
- 在工程实践中，如何确保一个Agent系统的稳定性和可观测性？
- 你在项目中遇到过最棘手的工程问题是什么？你是如何解决的？
- 为什么对AI Agent方向感兴趣？你的职业规划是什么？
职位点评
薪资福利45
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
45较低
作为实习岗位，薪资和福利通常低于正式岗位，对补偿性动机的满足程度有限。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
该岗位提供参与前沿AI Agent技术从零到一落地、接触核心业务架构的宝贵机会，技术成长空间和潜力极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Tool Calling、RAG、Workflow、分布式系统
成长机会完整参与
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
岗位未明确工作模式，推测为现场办公。作为实习岗位，工作与生活平衡情况可能因团队而异，但项目重要性可能带来一定压力。
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
80较高
AI Agent被视为变革研发与业务方式的前沿方向，参与其中能带来强烈的使命感和创新成就感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号重新定义工作怎么做、真正改变研发与业务方式
创新程度开拓性创新（行业首创）
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