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小红书
AI Agent算法实习生
立即应聘

AI Agent算法实习生

发布于 大约 17 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
学历未注明
机器学习
NLP
SFT
AI搜索
大模型
RL
PPO
DPO
Grpo

AI 估算 · 4k–8k

AI Agent实习岗技术前沿,薪资水平符合行业标准,考虑公司品牌与城市消费水平。

职位详情

关于这个职位

加入小红书AI Agent团队,参与打造面向亿级用户的智能生活助手

你将负责agent后训练、记忆与个性化、上下文优化及AI搜索等核心算法研发,让模型理解用户需求并自主完成任务
适合对大模型与Agent技术充满热情、希望将前沿研究落地到实际产品的同学

最低要求

对打造亿级用户使用的 AI Agent 有热情、对 AI 产品有审美

具备扎实的机器学习和 NLP 基础,理解大模型技术细节,熟悉 SFT、RL、DPO / PPO / GRPO 等 Post-training 技术栈,熟悉主流的agent harness框架,懂如何做出一流的agentic model
具备优秀的问题拆解、工程实现和快速迭代能力,在工作中熟练使用AI工具,能够在真实复杂业务场景中独立推动算法效果落地

工作职责

参与小红书站内 C 端 Agent 的算法研发,打造下一代 AI Agent 体验

工作内容包括但不限于agentic后训练,memory和个性化,context 优化,AI搜索等
让模型能够理解用户需求、规划并完成任务,打造成为数亿用户日常生活所使用的,懂用户,可依赖、能办事的智能生活助手

优先资格

有 AI Agent、Agentic Search、Agentic RL、Code Agent、Memory / Context Management 等相关算法或业务经验者优先

在 ACL / EMNLP / NAACL / COLING / CVPR / ICCV / ICLR / NeurIPS 等会议发表过论文者优先

AI 洞察

优缺点分析

  • 前沿技术栈:接触Agent、大模型Post-training等最热门AI领域,技术积累价值高
  • 大平台资源:小红书亿级用户场景,算法落地挑战大,实践机会丰富
  • 团队氛围:对AI产品有审美,团队注重创新与快速迭代,成长空间大
  • 实习含金量高:有机会参与顶会论文发表,为简历增色
  • 技术难度高:需要同时掌握模型训练、Agent框架、工程实现等多方面技能,学习曲线陡峭
  • 竞争激烈:岗位要求高,需要具备扎实基础和相关经验,面试难度大
  • 工作强度:互联网大厂实习节奏快,可能需要处理复杂业务问题
  • 适合对AI Agent和大模型有强烈热情,具备扎实机器学习基础且希望接触前沿技术落地的优秀学生

角色解读

  • 积累前沿AI Agent研发经验,未来可向高级算法工程师、技术专家发展
  • 深入理解大模型与Agent技术,有机会参与顶会论文发表,提升学术影响力
  • 在小红书这样的大型平台,可接触亿级用户场景,为后续职业发展奠定坚实基础
  • 负责小红书站内C端AI Agent的算法研发,包括agentic后训练、记忆与个性化、上下文优化和AI搜索等模块
  • 参与打造下一代AI Agent体验,让模型能理解用户需求、规划并自主完成任务
  • 与团队协作,在真实业务场景中推动算法效果落地,快速迭代优化模型性能
  • 扎实的机器学习与NLP基础,深入理解大模型技术细节,熟悉SFT、RL、DPO/PPO/GRPO等Post-training技术栈
  • 掌握主流Agent harness框架,具备构建一流Agentic Model的能力
  • 优秀的问题拆解、工程实现和快速迭代能力,熟练使用AI工具辅助开发

申请策略

  • 深入了解小红书AI Agent产品方向,在求职信中体现对产品的理解和热情
  • 准备一个自己动手做的Agent demo或项目,展示技术实力
  • 重点突出大模型相关项目经验,如SFT、RLHF、Agent开发等具体工作
  • 展示算法竞赛、顶会论文或开源贡献,体现技术深度
  • 强调工程实现能力,列出使用过的Agent框架和AI工具
  • 如果有AI产品相关经验或对产品有独特见解,也可以作为亮点
  • 复习并熟练掌握Post-training技术(SFT、RL、DPO/PPO/GRPO)的原理与实操
  • 学习主流Agent框架(如LangChain、AutoGPT等),尝试复现简单Agent应用

面试指南

  • 对于技术问题,先阐述核心概念,再结合具体场景说明区别或应用,最后可提及自己的实践经验
  • 对于项目问题,采用STAR法则:描述情境、任务、行动和结果,突出自己的贡献和思考
  • 对于开放性问题,展现自己对AI领域的热情和独特视角,结合实际产品体验分析
  • 请解释DPO和PPO的区别及其在Agent训练中的应用
  • 如何设计一个能进行多步推理的Agent的记忆管理机制?
  • 描述一个你参与过的与LLM或Agent相关的项目,遇到的最大挑战是什么?
  • 如何评估一个Agentic Model的效果?有哪些指标?
  • 你如何理解“对AI产品有审美”?举一个你喜欢的AI产品例子

匹配度报告

61
综合匹配度

大厂AI Agent实习,前沿技术栈,发展性极强,但薪资和WLB一般。

适合人群
最适合渴望技术成长、追求前沿AI经验的学生,对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利45
成长发展88
工作生活50
使命价值60

薪资福利匹配

45较低

作为实习岗位,薪资水平一般,但小红书作为大厂提供品牌背书和基本福利,补偿性动机满足程度有限。

薪资信号未披露 (4K-8K/月)

成长发展匹配

88较高

职位涉及最前沿的AI Agent技术栈,能参与亿级用户场景,发展性动机得到高度满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、Post-training、SFT、RL、DPO、PPO、GRPO、Agent Harness、AI搜索
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

要求现场办公,未提及弹性工作或WLB,生活化动机满足程度一般。

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)

使命价值匹配

60中等

AI Agent是热门赛道,对社会有积极影响,但职位描述未强调使命感,意义感动机中等。

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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