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【2027校招】基础模型算法工程师
【2027校招】基础模型算法工程师
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Nlp
Rlhf
Sft
大模型后训练
机器学习
算法研发
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖大厂核心算法岗，技术前沿，成长性强，适合有志于AI Agent领域的优秀人才
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
3.3万
比AI算法中位数低
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 2390 个在招 · 其中AI算法 4 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
作为小红书“点点”AI助手的核心算法工程师，你将负责Agent后训练（SFT/RL）及Harness架构设计
通过优化模型在复杂任务、个性化理解及工具使用上的能力，推动前沿AI技术在亿级用户场景中的落地与迭代
最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业
对打造亿级用户使用的 AI Agent 产品有热情，对 AI 产品体验、交互方式和智能形态有审美与判断
具备扎实的机器学习和 NLP 基础，熟悉 SFT、RL、OPD 等 Post-training 技术栈，了解主流 Agent Harness 框架与工程实践
具备优秀的问题拆解、工程实现和快速迭代能力，能够在真实复杂业务场景中独立推动算法效果落地
在工作中熟练使用 AI 工具者优先
在 ACL / EMNLP / NAACL / COLING / CVPR / ICCV / ICLR / NeurIPS 等顶级会议发表过论文者优先
工作职责
Agentic Post-training：参与 SFT、RL、OPD 等后训练技术建设，提升模型在复杂任务、个性化理解、多轮交互与工具使用场景下的能力
Agent Harness 构建与优化：围绕 context、memory、tool & skills、planning、execution 等关键模块，设计并优化面向真实业务场景的 Agent 架构
端到端效果优化：通过模型能力、Agent 框架和产品场景的联合优化，让 Agent 能够更好地理解用户个性化需求，规划并完成复杂任务
业务落地与规模化应用：将前沿算法能力应用到小红书真实用户场景中，推动点点成为数亿用户日常生活中高频使用、值得信赖的 AI 助手
优先资格
有 AI Agent、AI 搜索、Chatbot、Code Agent、基础模型后训练等相关算法或业务经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触亿级用户规模的AI产品，技术栈前沿（Agent/LLM），平台资源丰富
- 算法迭代速度快，需平衡模型能力与线上效果，竞争激烈
- 对AI Agent有浓厚兴趣，具备扎实算法基础和工程能力的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师成长为AI Agent领域专家，可向AI产品经理或技术负责人方向发展
- 负责小红书AI助手‘点点’的核心算法研发，包括后训练（SFT/RL）和Agent架构设计
- 扎实的ML/NLP基础，精通SFT、RL、OPD等技术栈，熟悉Agent Harness框架
申请策略
- 展示对AI产品体验的理解，强调解决复杂问题的能力
- 突出顶会论文、相关项目经验及SFT/RL实战经历
- 深入理解Agent架构，掌握最新LLM后训练技术
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术选型依据和业务价值
- 请介绍你熟悉的SFT或RL算法原理及改进思路
- 如何设计一个高效的Agent Harness？
- 如何处理LLM在长上下文或多轮对话中的问题？
- 复习Transformer架构、RLHF原理，准备1-2个深度参与的算法项目案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
头部大厂校招薪资处于市场高位，福利体系完善，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
95较高
涉及最前沿的LLM Agent技术，成长空间巨大，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、SFT、RL、NLP
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂工作节奏较快，但具体WLB取决于团队，JD未明确提及弹性工作制。
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
75中等
致力于提升数亿用户的生活体验，具有显著的社会影响力和行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动点点成为数亿用户日常生活中高频使用、值得信赖的 AI 助手
创新程度积极采用新技术
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