小红书
AI Agent算法实习生（企业智能）
AI Agent算法实习生（企业智能）
发布于 大约 18 小时前实习/见习
北京市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
机器学习
NLP
RAG
知识图谱
大模型
Prompt Engineering
AI Agent
模型评测
AI 估算 · 6k–8k
小红书算法实习生岗位，涉及前沿AI Agent技术，薪资具有竞争力，但实习期通常无年终奖。
职位详情
关于这个职位
这是小红书的AI Agent算法实习生岗位，你将加入企业智能部Intelligence Lab，参与构建企业级AI Agent和AI-native产品
工作内容包括大模型应用、RAG优化、工具调用、多Agent协作等算法实验，并推动在真实业务场景中落地
适合对大模型和Agent技术有浓厚兴趣，希望在实战中快速成长的在校生
最低要求
本科及以上在读，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习、数据科学、数学、统计学等相关专业优先
对大模型、AI Agent、RAG、Tool Use、Prompt Engineering、模型评测等方向有强兴趣
具备较好的 Python 编程能力，熟悉常见机器学习 / 深度学习 / NLP 基础，有相关项目经验优先
有大模型应用开发或算法实验经验者优先，例如知识库问答、Agent、数据分析助手、自动化工作流、SQL 生成、信息抽取等
具备较强的学习能力、问题拆解能力和实验意识，能够通过数据和 badcase 分析推动效果优化
沟通表达清晰，有责任心，能与产品、研发、数据、业务同学协作推进项目
每周可实习 4 天及以上，连续实习 3 个月以上
可实习 6 个月以上优先
工作职责
参与企业级 AI Agent 能力建设，包括任务拆解、工具调用、上下文管理、结果校验、多轮交互、记忆机制等模块的实验和优化
参与小红书内部 AI-native 产品和 Agent 场景落地，覆盖 OKR、经营分析、知识协同、数据分析、业务诊断、工作流自动化等方向
参与大模型应用算法实验，包括 Prompt 优化、RAG 优化、工具选择、Agentic Workflow、多 Agent 协作等
参与 Agent 评测体系建设，包括构建评测集、设计评测指标、分析 badcase、总结优化策略，并推动效果迭代
参与大模型应用中的 Prompt / RAG / Tool Use / 多 Agent 协作 / 记忆与状态管理等算法模块建设，并推动在产品中落地
优先资格
有 RAG、检索排序、知识图谱、Prompt 优化、模型评测、SQL 生成、数据分析 Agent 等项目经验
有论文、竞赛、开源项目或高质量课程项目经历，方向包括 NLP、IR、LLM、Agent、推荐、数据挖掘等
对企业效率工具、组织管理、数据分析、知识协同、工作流自动化等场景有兴趣
有较强的产品 sense，能从用户真实问题出发思考 Agent 能力如何落地，而不只是调模型接口
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI Agent技术，参与真实复杂业务场景，积累宝贵经验
- 小红书大厂平台，实习转正机会明确，职业起点高
- 团队氛围创新，与Product Lab、Research Lab协作，视野开阔
- 实习期需快速学习和产出，工作节奏可能较快
- 需同时掌握算法落地和业务理解，对综合能力要求高
- 适合对AI Agent和大模型应用有强烈兴趣、学习能力强、希望在实践中快速成长的计算机或AI相关专业在校生
缺点 / 挑战
- 技术栈前沿，要求持续跟踪最新论文和开源项目，学习压力大
角色解读
- 表现优秀可转正，获得正式offer，进入大模型应用核心团队
- 深入积累Agent算法、RAG、评测等实战经验，成为AI Agent领域专家
- 未来可向高级算法工程师、技术专家或AI产品架构师方向发展
- 参与企业级AI Agent核心模块的开发与优化，如任务拆解、工具调用、多轮交互、记忆机制等
- 参与小红书内部AI-native产品的算法落地，覆盖OKR、经营分析、知识协同等场景
- 负责大模型应用的算法实验，包括Prompt优化、RAG优化、多Agent协作等
- 参与Agent评测体系建设，构建评测集、分析badcase并推动效果迭代
- 扎实的Python编程能力，熟悉机器学习/深度学习/NLP基础
- 对大模型、AI Agent、RAG、Tool Use、Prompt Engineering等方向有浓厚兴趣
- 具备较强的实验意识和问题拆解能力，能通过数据驱动优化
- 良好的沟通协作能力，能与产品、研发等多角色高效合作
申请策略
- 在简历和面试中展示对业务场景的思考，而不只是技术实现
- 关注小红书企业智能化方向，面试时主动表达对提升企业效率的热情
- 突出相关项目经验，如RAG、Agent、知识库问答、数据分析助手等
- 展示编程能力，尤其是Python和深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 如有论文、竞赛或开源贡献，务必重点列出
- 强调对大模型应用和Agent方向的热情及快速学习能力
- 提前学习LangChain、AutoGPT等Agent框架，动手做小项目
- 深入理解RAG原理和Prompt设计技巧，关注最新论文
面试指南
- 先阐述概念和原理，再结合自己的项目经验说明具体做法
- 从问题拆解、技术方案、实验验证和效果迭代的逻辑展开
- 多总结badcase和优化策略，展示分析和解决问题的能力
- 请介绍一下你对AI Agent的理解以及它的核心组件
- 如何优化RAG系统的检索准确性和回答质量？
- 设计一个多Agent协作系统，需要考虑哪些关键问题？
- 你如何处理Agent在复杂任务中的错误和异常？
- 你有过Prompt工程的实际经验吗？举例说明
职位点评
70
综合评分
前沿AI Agent算法实习，技术成长快，有转正机会，但工作节奏和地点需现场。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业突破、对AI Agent有浓厚兴趣、能接受现场实习节奏的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
实习生薪资处于市场中等水平，但提供转正机会，福利未明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：6K-8K/月）
成长发展
90较高
技术前沿，成长空间大，有明确转正路径，能积累核心AI Agent经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、RAG、Tool Use、Prompt Engineering、模型评测
成长机会实习转正、参与核心项目、快速积累经验
业务类型cost_center
工作生活
50较低
现场办公，地点在北京上海，通勤和加班情况未明确，灵活性一般。
工作模式仅现场办公
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是高速增长赛道，岗位通过技术创新提升企业效率，有正向意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号让工作回归创造
创新程度积极采用新技术
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