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小红书
大模型应用算法实习-国际化业务
立即应聘

大模型应用算法实习-国际化业务

发布于 3 天前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习
强化学习
RAG
LLM
大模型
翻译算法
MLLM

AI 估算 · 6k–10k

实习岗薪资通常按日或月计,大厂硕士实习月薪约6-10k,结合岗位技术热门程度,估算合理。

职位详情

关于这个职位

这是一个在小红书国际化业务部门的大模型应用算法实习岗位

你将跟踪前沿技术,将大模型、强化学习等应用于AI搜索、内容理解及翻译优化,提升多语言用户体验
适合对LLM、RAG、Agent有扎实基础且希望在业界落地场景中实践的同学

最低要求

计算机/电子信息/自动控制/软件工程/数学等相关专业,硕士及以上学历在读同学

扎实的大模型和机器学习理论基础,熟悉LLM / MLLM / RAG / Agent等相关算法,有大模型相关场景的业务实践经验者优先
具备优秀的研究和创新能力,在ACL/EMNLP/NAACL/COLING/CVPR/ICCV/ICLR/NeurIPS等会议上发表过论文者优先
具备优秀的编程能力和经验,熟悉Python、C/C++、Java等编程语言,具有扎实的数据结构和算法功底
优秀的分析、解决问题能力,对新技术充满好奇,敢于挑战高难度,善于提出解决方案并快速验证

工作职责

跟踪大模型应用、训练优化、强化学习等前沿进展,将相应技术应用到AI搜索、内容理解等小红书国际化实际的业务场景

跟踪大模型翻译算法的前沿进展,负责文本、图片、视频翻译等相关算法优化,持续提升翻译体验

优先资格

有大模型相关场景的业务实践经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 公司为超大型企业,平台大,资源丰富,团队技术氛围浓厚
  • 实习岗位提供接触核心业务的机会,简历含金量高
  • 实习岗位要求高,需要扎实的理论基础和编程能力,竞争激烈
  • 可能要求快速产出并验证算法效果,时间紧任务重
  • 适合对大模型技术有浓厚兴趣、能独立研究并快速实现算法的硕士或博士在读同学,尤其有NLP或CV顶会论文发表者

缺点 / 挑战

  • 紧跟大模型前沿技术,实际落地国际化业务,技术挑战大,成长快
  • 工作内容涉及跨语言、跨模态,业务复杂度高,可能面临较大学习压力

角色解读

  • 积累大模型应用和国际化场景的经验,可向高级算法工程师或技术专家方向发展
  • 表现优异有机会转正,进入小红书核心算法团队,接触亿级用户场景
  • 未来可深耕AI搜索、多语言NLP或强化学习等细分领域,成为行业专才
  • 将大模型技术应用于国际化业务的AI搜索和内容理解,提升多语言场景下的信息获取效率
  • 负责翻译算法(文本、图片、视频)的优化,跟踪前沿翻译模型并落地
  • 参与大模型训练、微调、强化学习等全链路,与团队协作解决实际业务问题
  • 扎实的机器学习和大模型理论基础,熟悉LLM、MLLM、RAG、Agent等算法
  • 优秀的编程能力,熟练使用Python、C/C++或Java,掌握数据结构和算法
  • 有相关研究或项目经验,在顶会发表过论文或有大模型业务实践者优先

申请策略

  • 提前了解小红书国际化业务(如海外社区、多语言内容),在面试中展示对业务的理解
  • 准备一个完整的项目介绍,包括问题定义、方案设计、结果和思考,突出创新点
  • 重点突出大模型相关项目经验,如微调、RAG、Agent等实际案例
  • 强调编程竞赛、开源贡献或顶会论文,展示理论深度和工程能力
  • 如有翻译或多语言相关经验,务必单独列出,与业务方向高度相关
  • 强化Python和深度学习框架(如PyTorch)的使用,熟悉HuggingFace等工具
  • 补充强化学习(RLHF)和分布式训练知识,可通过动手实践快速提升

面试指南

  • 对于项目介绍题,用STAR法则:背景、任务、行动、结果,重点突出个人贡献和技术难点
  • 对于算法原理题,先阐释定义,再对比不同方案的优劣,最后结合业务场景说明选择
  • 对于开放性问题,展示系统性思考:问题分解、假设驱动、实验验证、迭代优化
  • 请详细介绍一下你参与的大模型项目,包括模型选择、训练数据和最终效果
  • RAG和Agent的区别是什么?在实际落地中你遇到过哪些挑战?
  • 如何评估翻译质量?你会如何优化一个特定语种的翻译模型?
  • 讲一下你对LLM中注意力机制的理解,以及如何进行长文本处理
  • 复习深度学习基础,尤其是Transformer、BERT、GPT系列,并能推导关键公式

匹配度报告

71
综合匹配度

大厂前沿实习,技术深度高,成长空间广,但工作强度未知且福利未明。

适合人群
最适合以技术成长和前沿探索为核心动机的硕士/博士生,追求薪资福利或生活平衡的求职者可能不满足预期。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值80

薪资福利匹配

60中等

实习薪资相对市场水准中等偏高,但福利未明确提及,且实习岗位稳定性较低,补偿性动机满足程度一般。

薪资信号未披露(AI估算:6K-10K/月)

成长发展匹配

95较高

该职位提供最前沿的大模型技术实践,涉及算法研究与落地,发展性动机得到极大满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、MLLM、RAG、Agent、强化学习、翻译算法、Python、C/C++
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

仅现场办公,且未提及弹性工作或WLB,实习岗位可能面临较大工作强度,生活化动机满足有限。

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)

使命价值匹配

80较高

服务于小红书国际化业务,有助提升跨文化用户体验,具有一定的社会价值与行业意义。

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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