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【REDstar】AI Agent工程师
【REDstar】AI Agent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
Agentic Rl
Agentic Search
Ai Agent
Pytorch
多智能体协作
多模态
Memory/Context Management
推理与规划
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿技术、高薪大厂，但工作强度大，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REDstar项目的AI Agent工程师，你将专注于社区C端和增长投放等场景，研究并构建具备自主规划、工具使用和长期记忆能力的智能系统
工作涉及Agentic Post-training、Agentic RL等前沿方向，并推动研究成果在真实业务中落地，实现业务价值
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、机器学习、多模态等相关专业
具备研究或实践经验，如AI Agent、Agentic RL、Agentic Search、推理与规划、Memory/Context Management、Tool Use、多智能体协作、个性化或多模态智能
具备优秀问题抽象、实验设计、工程实现和快速迭代能力，能够独立完成从研究假设、算法原型到真实复杂场景验证的完整闭环
对打造高能力、高可靠、真正解决复杂问题的 AI Agent 有强烈热情和技术判断力，具备较高的研究品味、产品敏感度和自我驱动力
工作职责
面向小红书社区C端 agentic智能、增长投放智能等复杂业务场景，开展模型及 AI Agent 前沿研究与创新，打造具备深度理解、自主规划、工具使用、长期记忆和持续迭代能力的智能系统，转化成业务价值
探索 Agentic Post-training、Agentic RL、推理与规划、Agentic Search、Memory/Context Management、个性化及多智能体协作等关键方向
参与构建面向下一代 Agent 的 Runtime 与 Harness
依托真实业务建立数据、评测与迭代闭环，将前沿研究转化为可验证、可规模化的 AI Native 能力，并推动业务效果持续提升
优先资格
具备以下一项或多项代表性成果者优先：在高水平会议发表论文
主导有影响力开源项目
在 高水平竞赛中取得突出成绩
或推动大模型、Agent 相关成果在真实场景落地并取得显著效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小红书平台数据丰富，业务场景复杂，有利于技术落地和验证
- 公司平台大，资源充足，薪资福利有竞争力
- 技术难度高，需要较强的研究能力和工程能力
- 竞争激烈，需要不断产出成果以保持领先
- 适合对AI Agent有浓厚兴趣、具备研究能力和工程能力的技术专家，能适应高强度工作
缺点 / 挑战
- 处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔
- 工作强度大，需要持续学习和快速迭代，压力较大
角色解读
- 可向技术专家方向发展，深耕AI Agent领域，成为团队核心技术骨干
- 有机会晋升为技术管理岗位，带领团队负责重要业务方向
- 积累前沿技术经验，未来可跳槽至其他大厂或创业公司担任高级职位
- 研究并开发面向社区和增长场景的AI Agent系统，涉及自主规划、工具使用和长期记忆等能力
- 探索Agentic Post-training、Agentic RL等前沿技术方向，并参与构建Agent Runtime与Harness
- 建立数据、评测与迭代闭环，将研究成果转化为可落地的AI Native能力，提升业务效果
- 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉大模型和Agent相关技术
- 具备研究经验，能独立完成从问题抽象到实验验证的完整闭环
- 优秀的编程能力，熟悉Python和主流深度学习框架如PyTorch
- 对AI Agent有强烈热情，具备技术判断力和产品敏感度
申请策略
- 了解小红书社区和增长业务，思考AI Agent如何应用
- 关注公司技术博客和开源项目，展示对公司的了解
- 突出AI Agent相关项目经验，如自主规划、工具使用等
- 强调研究成果，如论文、开源项目或竞赛奖项
- 展示技术深度和广度，包括大模型、多模态等
- 体现业务落地能力，说明如何将技术转化为业务价值
- 深入学习Agentic RL、推理与规划等前沿技术
- 熟悉主流Agent框架和工具，如LangChain、AutoGPT等
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出个人贡献和成果
- 结合具体技术细节，展示深度思考
- 强调业务价值，说明技术如何解决实际问题
- 请介绍一个你主导的AI Agent项目，包括技术选型和挑战
- 如何设计一个具备长期记忆的Agent系统？
- Agentic RL与传统的RLHF有何区别？
- 如何评估一个AI Agent的性能？
- 你如何看待多智能体协作的挑战？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
小红书作为大厂，薪资水平较高，福利完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI Agent前沿，技术挑战大，成长空间广阔，且公司提供良好平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Agentic RL、Agentic Search、多智能体协作、多模态
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京或上海，可能面临通勤压力，JD未提及弹性工作，工作强度可能较大。
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 Agent技术有广阔应用前景，对行业有较大影响，但具体社会价值未明确。
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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