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小红书
【急招岗位】AI端到端全栈工程师 - iOS/Andr/后端/前端
立即应聘

【急招岗位】AI端到端全栈工程师 - iOS/Andr/后端/前端

发布于 大约 18 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
RAG
后端
iOS
LLM
高并发
Ai编程工具

AI 估算 · 35k–65k

高级AI全栈工程师,一线互联网大厂,北京上海,薪资竞争力强,市场普遍在35k-65k之间。

职位详情

关于这个职位

这是小红书创新孵化团队的一个全栈AI工程师岗位,要求你能够独立完成从客户端到服务端再到AI能力的完整交付

你至少精通iOS、Android、Web后端或前端之一,并对其他技术栈有好奇心和上手能力,善用AI编程工具打破边界
你将参与构建Agent系统、高并发对话系统以及大前端交互体验,适合渴望在AI领域深度成长的技术人

最低要求

本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业

具备全栈开发意愿,精通以下任意一端并对其他技术栈有实际涉猎:
移动端(iOS/Android):有扎实的架构调优、性能治理经验
后端(Java/Go等):有高并发服务设计与微服务架构落地经验
Web前端(React/Vue):有复杂交互产品的完整工程交付经验
深入理解LLM的工作原理与能力边界,具备构建复杂Agent系统或长程任务流的实战经验
熟悉任务拆解、上下文增强与中间态管理
具备高并发长连接系统、微服务架构的开发经验
对分布式系统稳定性治理、Trace链路追踪、容灾降级有清晰的解法与落地经验
深度且高频地使用ChatGPT、Claude、Gemini等主流大模型及Cursor、Copilot等开发工具,能客观评述各产品的工程架构优劣与适用边界
面对复杂模糊的AI业务边界,能主动拆解问题并推动跨角色闭环
具备优秀的系统化思维与技术抽象能力

工作职责

端到端功能建设与交付:独立完成完整功能模块的端到端(Client-Server-AI)架构设计与高质量交付

熟练借助AI编程工具(如Claude Code、Cursor、Codex等)实现人机协同编程,大幅拓展个人的工程交付能力边界
Agent系统与工作流建设:参与构建连接大模型与业务场景的Agent系统,设计并落地多步推理(Multi-step Reasoning)、动态Workflow编排、多模型路由、Tool Calling、DeepResearch等核心机制
服务端与高并发对话系统研发:参与AI对话产品服务端核心架构设计,构建支撑大规模并发的流式消息分发与路由系统(基于SSE/WebSocket/gRPC等协议)
结合RAG、Agent、多轮会话、流式交互能力设计并落地新一代AI Native应用的交互方案
大前端与跨端交互体验攻坚:深度参与大前端(iOS/Android/Web)核心模块开发,攻坚富文本与复杂卡片渲染、多模态交互(音视频/图像)、复杂动画及极致的客户端性能治理(启动、内存、卡顿与流畅度)
全链路高可用保障:针对复杂AI任务的不确定性,设计健壮的工程兜底机制,涵盖中间状态存储与恢复(Memory/State Management)、长链路容错、智能重试与降级,支撑核心场景的工业级稳定性

优先资格

有AI产品从0到1全链路架构落地经验,或有独立设计并交付过完整AI工具/产品的经历

能用AI工具独立完成完整功能模块的端到端交付
参与过百万级以上DAU的AI对话或AI-native产品研发,有海量用户场景下的架构演进与高并发治理实战经验
深度参与过知名开源项目,特别是AI基础设施、大模型应用框架或Agent编排框架方向

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术前沿:深度参与LLM、Agent、RAG等最新AI技术落地,紧跟行业潮流
  • 平台广阔:小红书作为超大型互联网公司,拥有海量用户和丰富业务场景
  • 成长空间:全栈+AI的要求迫使你快速扩展技能树,提升综合竞争力
  • 团队优秀:创新孵化团队汇聚顶尖人才,能学习到最先进的工程实践
  • 技术门槛高:需要同时掌握移动端、后端、前端和AI知识,学习负担重
  • 工作强度大:作为急招岗位,实际工作可能涉及快速迭代和高压交付
  • 不确定性高:AI业务边界模糊,需要主动拆解问题并推动闭环

缺点 / 挑战

  • 适合有扎实一端基础、对AI充满热情、渴望突破技术边界并愿意接受高强度挑战的资深工程师

角色解读

  • 技术深度:从单一端扩展到全栈+AI,成为顶级全栈AI工程师
  • 架构高度:参与核心AI系统设计,成长为系统架构师或技术负责人
  • 业务广度:在创新孵化团队接触多个AI产品方向,未来可转向产品架构或技术管理
  • 独立完成从客户端到服务端再到AI的完整功能模块设计、开发与交付,使用AI编程工具提升效率
  • 构建和优化Agent系统,设计多步推理、工作流编排、多模型路由及工具调用机制
  • 参与AI对话产品后端架构设计,搭建高并发流式消息分发与路由系统
  • 攻坚大前端核心模块,包括富文本渲染、多模态交互和客户端性能优化
  • 精通iOS、Android、后端或前端至少一端,并有跨技术栈的实际开发能力
  • 深入理解大模型原理,具备构建复杂Agent系统或长程任务流的实战经验
  • 熟悉高并发长连接系统、微服务架构及分布式系统稳定性治理
  • 高频使用AI编程工具(如Cursor、Copilot),能客观评价各产品优劣

申请策略

  • 研究小红书现有AI产品(如AI搜索、推荐)并思考其架构,在面试中展现你的理解
  • 准备一个你独立设计的端到端AI方案,详细说明技术选型和权衡
  • 突出你最擅长一端的高并发或性能治理经验,用数据量化成果
  • 展示你使用AI编程工具的深度和效率提升案例,如用Cursor重构模块
  • 列举过往完整的端到端项目交付经验,特别是涉及AI或大模型的实际产品
  • 强调跨技术栈能力,例如虽然你是后端,但有React或移动端开发经历
  • 系统学习LLM原理、Prompt Engineering和Agent框架(如LangGraph、AutoGPT)
  • 练习使用Claude Code、Cursor等AI编程工具完成全栈小项目

面试指南

  • 使用STAR法则:描述情境、任务、行动和结果,突出技术细节和量化成果
  • 对于开放性设计题,先澄清需求边界,再分模块讨论,最后权衡取舍
  • 对于工具使用题,结合实际案例,展示你的工具选型、协作方式和效率提升
  • 请你设计一个端到端的AI对话系统,如何保证高并发下的流式响应?
  • 你如何利用AI编程工具提升编码效率?请举例说明
  • 在构建Agent系统时,如何处理多步推理中的状态管理和容错?
  • 你之前在移动端/后端/前端遇到过哪些性能问题?如何解决的?
  • 谈谈你对当前主流大模型(GPT-4、Claude、Gemini)技术架构的优劣理解

匹配度报告

70
综合匹配度

一线大厂AI全栈岗,前沿技术成长快,但办公地点固定且未承诺WLB。

适合人群
最适合追求技术成长、勇于挑战、不介意工作强度的求职者,对WLB要求高的用户需谨慎。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展95
工作生活40
使命价值80

薪资福利匹配

65中等

薪资未明确披露,但公司规模大、岗位急招,预计薪资有竞争力;但福利信息缺失,补偿性动机满足度中等偏上。

薪资信号未披露(AI估算:35K-65K/月)

成长发展匹配

95较高

岗位涉及AI前沿技术、全栈挑战,成长信号强烈,非常有利于技能积累和职业发展。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、SSE、WebSocket、gRPC、Claude Code、Cursor、Copilot、Java、Go、React、Vue、iOS、Android
业务类型ambiguous

工作生活匹配

40较低

未提及远程或弹性办公,工作地点为北京上海核心城市,通勤可能较长,且互联网大厂加班文化普遍存在,WLB信号缺失。

工作模式未明确
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

AI行业高速增长,岗位属于创新孵化团队,技术前沿且有社会影响力,意义感较足。

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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