小红书
大模型应用算法工程师-电商业务
大模型应用算法工程师-电商业务
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
机器学习
强化学习
RAG
LLM
推荐系统
多模态
电商
大模型
AI 估算 · 25k–45k
大模型方向人才稀缺，小红书电商业务核心岗位，薪资竞争力强，预计月薪25-45K。
职位详情
关于这个职位
该职位将深度参与小红书电商业务的AI创新，利用大模型技术构建智能商品搭配、场景化生图、AI对话等应用，直接提升用户体验和业务效果
你将与最前沿的LLM、多模态和强化学习技术打交道，并有机会将研究成果快速落地，是技术与业务结合的理想岗位
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
扎实的大模型和机器学习理论基础，熟悉电商推荐系统 / RAG / LLM / MLLM，Agent等相关算法和系统，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
基于成熟的AI平台服务，在电商业务中探索构建AI智能组品搭配、多商品场景化生图、AI对话等能力，搭建创新型项目，打造具有核心用户价值的热点应用
跟踪文本大模型、多模态大模型、强化学习等算法的最前沿进展，将相应技术应用至创新项目中提升项目效果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小红书电商业务快速发展，技术空间大
- 接触前沿大模型技术，提升算法能力
- 大模型方向竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习
缺点 / 挑战
- 业务压力大，需要快速落地效果
- 适合对AI充满热情，喜欢挑战前沿技术，具备扎实算法基础的工程师
角色解读
- 发展为AI算法专家，主导电商核心AI项目
- 可向技术管理方向发展，带领团队推动创新
- 基于AI平台构建智能商品搭配、场景化生图、AI对话等电商应用
- 跟踪大模型、多模态、强化学习前沿技术，并应用于创新项目
- 扎实的机器学习和大模型理论基础，熟悉推荐系统、RAG、LLM等
- 优秀的编程能力，精通Python/C++/Java，掌握数据结构和算法
申请策略
- 关注小红书电商业务发展方向，在面试中展示对技术落地的理解
- 突出大模型项目经验，如RAG、Agent等
- 强调发表的论文或竞赛成绩
- 补强电商推荐系统知识
- 学习多模态大模型技术
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出技术原理和业务结合
- 先分析问题，再提出多种方案，最后说明权衡
- 介绍你做过的大模型项目，如何优化效果？
- 如何设计一个电商商品搭配推荐系统？
- 多模态大模型在电商场景的应用有哪些？
- 你如何跟踪最新的AI技术？
- 复习Transformer、RAG、强化学习基础
- 准备电商相关项目案例
匹配度报告
74
综合匹配度
小红书电商大模型算法岗，技术前沿，薪资高，但工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术成长和薪酬回报的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
薪资水平在行业内很有竞争力，但JD未明确具体数字和福利，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿（大模型、多模态），与业务结合紧密，成长空间大，但JD未明确晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、推荐系统、RAG、LLM、Agent
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
现场办公，工作地点在核心城市市区，但未提及弹性工作或WLB，互联网公司可能存在加班。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
电商AI是高速增长赛道，但社会价值相对中性，技术创新性较强。
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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