小红书招聘

岗位职责 我们在做什么 小工具是小红书站内的轻应用形态——用户在笔记、搜索、个人页等场域里点开即用，创作者和开发者也可以自己做出来并发布。 这套东西的每一层都由我们自己构建：容器与运行时、端能力矩阵、云与网络能力、构建发布链路，以及开发者用来做小工具的 Build 平台。团队人力不分前端 / 客户端 / 后端职能线，按

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岗位职责 工作职责： 1.端到端训练引擎建设： 参与开源大模型RL训练引擎Relax研发，突破 RLHF/DPO/GRPO/RLVR 等对齐技术的工程瓶颈，基于 Megatron/veRL 等框架优化分布式并行与动态协同，解决千卡规模下的显存与通信痛点。 2.推理框架与MaaS系统建设： 研发面向 LLM/MLLM/D

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岗位职责 我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、D

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岗位职责 1、负责小红书创作者生态的商业化变现策略，将创作者资产转化为可持续的商业价值，让优质创作获得稳定回报； 2、基于节日节点和日常营销需求，通过定向招商等方式，推动商单接单与复购，提升作者收入覆盖率和连续性； 3、围绕重点作者、代表作和长期栏目进行商业策划、资产打包与内容预售，提前招商锁定客户预算，跑通可复制的变

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岗位职责 深入研究和应用AI大模型技术，对工程架构做全面设计，推动架构智能化升级，确保系统具备高扩展性、高稳定性和高性能，以适应不断变化的业务需求和数据量的增长。 岗位要求 1、不限年级，本科及以上在读，人工智能/计算机/软件工程等相关专业优先； 2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++、P

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岗位职责 本课题研究的目标是建设面向数据开发、数据分析和数据科学等场景的智能体Agent，对标Google Colab DataScience Agent，能够根据实际业务场景中的看数、分析、预测等需求，实现端到端的多任务的构建和编排，从而完成目前数仓、DI等日常工作。例如，对于数据开发场景，DataEngineer

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岗位职责 现有通用智能体在复杂任务执行过程中仍面临多模态环境理解能力不足、技能复用能力弱以及长程任务稳定性不足等问题。 本课题聚焦通用智能体系统级能力学习与自主任务执行，旨在提升智能体在复杂环境中的任务规划、技能调用与长程决策能力。研究方向包括多模态工具调用与环境交互机制、Skills 自动抽取与组合及自主加载、以及

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岗位职责 基于端到端深度学习实现音频、视频高效压缩，突破传统编解码在低码率下的音画质瓶颈。 探索从像素压缩到语义重建的AI原生编解码研究，从传统编解码压缩还原架构，演进为接收端轻量生成重建技术。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、电子信息、网络安全、数学等相关专业优先； 2、熟悉主流视频编码标准原

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岗位职责 基于AIGC在视频画质增强与修复、直播礼物特效、互动场景风格化迁移方向不断升级创新，应用于多媒体媒体处理链路，丰富点直播创新玩法、低延迟视频增强与画质优化。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机、通信工程、软件工程、数学或相关专业优先； 2、在图像、视频传统算法，深度学习、机器学习等人工智能领域有丰富经验

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岗位职责 深度参与前沿AI Coding Agent建设，基于大语言模型，构建覆盖代码补全、智能问答、单元测试生成、代码审查等场景的 AI 编程工具链。支持 IDE 插件与 CLI 两种交互形态，深度融合企业级研发工作流，提升开发者编码效率与代码质量。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、电子信息等

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岗位职责 工作职责 把“还没被证明的体验设想”做成可运行、可测量、可上线的端到端原型与实验，在真实业务场景里快速验证、快速迭代，把有效结论变成可推广的成熟方案。 工作职责： 1、构建可运行的 Agent 核心链路：围绕社区新交互场景，设计并实现 Agent 的核心能力，你需要把一个“看起来可行的想法”，真正落成可以跑、

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岗位职责 基础信息： 1、招聘对象：面向 2027届本科/硕士在校生； 2、工作时间：常规工作日10：00-19：00，周末双休； 3、工作地点：上海-LuOne凯德晶萃广场； 4、实习薪酬：根据实际出勤天数，200元/天（基础薪资150＋餐补50）。 工作职责： 1、协助运营专业号商家全生命周期，包括认证入驻、冷启

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岗位职责 【部门介绍】引擎架构部提供小红书搜广推，CV和NLP业务的深度学习模型高性能AI Infra服务。主导SOTA AI Infra架构设计与核心模块开发，支撑AI业务在大规模多模态生成式搜广推等前沿场景上规模落地。 1、参与开发支持下一代语言/多模态超大规模（百亿-万亿级）模型的GPU千卡互联分布式训练和推理

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岗位职责 1. 指标监控与异动分析：参与关键业务指标的日常监控，对指标波动进行快速响应和深度下钻，定位异动原因和核心影响维度 2. 分析项目推进与协同：参与分析专项的推进落地，承担一定的跨团队沟通、进度跟进与事项协调工作，保障分析结论有效落地 3. 抽样测评与质量分析：参与账号（UID）或笔记内容的抽样测评工作，支持数

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岗位职责 工作职责： 1.理解产品功能、业务流程和分析目标，梳理关键用户路径与核心分析场景； 2.设计埋点方案，包括事件、属性、触发时机、命名及口径定义，与产品、研发、数据、测试团队协作，推动埋点开发、验收和上线； 3.检查漏埋、错埋、重复上报及数据口径不一致等问题，维护埋点文档、事件字典和版本记录，持续提升埋点规范

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岗位职责 我们是谁 小红书 Lab 1327 创新业务部门——专注 AI 创新产品的孵化，把前沿 AI 能力与用户核心痛点结合，打造真正有用的产品。 我们需要你 基本要求 前端 / 后端 / 客户端 / Agent 架构等不限，熟悉至少一门语言，具备优秀的技术素养 对 AI 有自己的理解，有热情；熟练使用 AI 工具，

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岗位职责 1、负责变更管控能力建设，完善发布编排、灰度发布、回滚、权限控制和操作审计等能力，提升发布效率与变更安全性。 2、参与 DevOps 平台及运维工具体系的规划、设计、研发和迭代，提升研发交付与运维效率。 3、参与 CI/CD 流水线建设，完善代码集成、构建、测试、制品管理及部署流程，提升交付流程的标准化和自动

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岗位职责 1. 规划：了解公司业务战略，理解技术架构，和业务、技术顺利沟通，制定并完善所负责服务器、网络整机或部件的供应整体规划，建立并优化寻源、谈判、生产排期、物流运输、仓储调度及库存控制等全链路管理制度与业务流程体系。 2. 供应商全生命周期管理：统筹核心部件（如芯片、内存、硬盘、网络等）及整机ODM/OEM供应商

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岗位职责 本课题的研究目标是研发更高效的预训练scaling效率，通过数据策略、模型结构设计(Dense, MoE, Long Context等)、初始化&优化器策略、学习范式的创新，深度理解模型的学习机制和评估方法，能够更精准的预测模型行为，并持续提升模型预训练从算力&数据到智能的转化效率。 岗位要求 1、不限年级

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岗位职责 本课题的研究目标是： 1、研究如何充分用好文本、图片、视频等各个模态的有效信息，进行高效的多模态数据表征和联合建模，能够更加高效的从各个模态中学习有效信息； 2、探索多模数据如何才能更高效的学习，多模数据如何对文本智能能力有提升，探索理解和生成的联合建模如何进一步提高多模态模型的能力上限。 岗位要求 1、不

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岗位职责 本课题的研究目标是研发大规模、高效易用的大模型训练框架，针对不同模型架构，探索多机多卡分布式训练的性能极限。 包括不限于： 1、高度稀疏化、长文本的模型训练策略优化； 2、大规模MoE模型的大规模RL训练性能优化； 3、基于模型的训练和推理瓶颈，工程算法Codesign探索下一代大模型网络结构设计。 岗位

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岗位职责 本课题聚焦于一个随模型能力提升而愈发紧迫的根本性问题：当 AI 在越来越多任务上超越人类判断能力时，如何维持有效的对齐监督。传统 RLHF 依赖人类对模型输出的直接评估，但这一前提在模型能力持续增强后逐渐失效——人类既无法高效覆盖海量反馈需求，也难以可靠判断超出自身认知边界的输出质量。研究将围绕以下核心问题展

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岗位职责 本课题面向大规模 MoE 模型在复杂任务上的强化学习方法研究，其核心挑战在于：稀疏的结果奖励在复杂任务中无法为中间过程提供有效训练信号；MoE 架构下专家路由在策略更新中引入额外的训练不稳定性；随模型能力提升，可靠的外部监督信号愈发稀缺，单纯依赖人工反馈的范式遭遇天花板。研究将围绕以下核心问题展开：如何构建不

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岗位职责 尽管当前的多模态大模型（融合视觉、语音、文本）已展现出强大的感知与理解潜力，但是在实时交互场景中，由于模型设计导致的高延迟、生硬的轮次状态、频繁的打断或被打断严重影响信息传递效率。同时多个模态无法实时融合也限制了多模态模型在语音交互场景下的深度应用。生成的交互内容有时显得冗长、缺乏提炼或智能不足，这些问题限制

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岗位职责 本课题的核心问题是：如何让 AI 系统在跨会话、跨时间的长期交互中持续积累经验、理解用户、并随之成长。当前模型本质上是无状态的——每次对话结束后记忆归零，无法从历史交互中形成对用户的深度理解，也无法将过去的经验转化为未来决策的依据。研究将聚焦于：如何设计高效的记忆构建、更新与检索机制，在存储成本与信息保真度之

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岗位职责 本课题聚焦预训练阶段的核心算法与训练策略，系统性探索模型能力上界的突破路径。研究方向包括但不限于：智能数据配比、多阶段学习研究、面向预训练的先进训练算法优化，以及严谨可复现的算法评测与验证体系构建。通过数据结合训练算法和策略，推动预训练模型在通用场景下的性能实现实质性跃升。 岗位要求 1. 年级不限，本科及

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岗位职责 本课题聚焦预训练数据的全链路智能化处理，探索从原始语料到高质量训练集的自动化构建方法。研究方向包括但不限于：面向海量数据的高效筛选与质量评估机制、通用场景下可扩展的数据管线设计，以及端到端、自动化的高性能数据流水线构建。通过构建高质量、高效率的数据基础设施，为预训练模型的能力跃升提供数据底座支撑。 岗位要求

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岗位职责 具备Recursive Self Improvement的AI Research Agent System探索研究。随着GPT-Codex, Claude Code, Gemini等大模型api能力的大幅增强，基于这些api构建的agent system在通用agent领域(如openclaw)，和vibe

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岗位职责 本课题聚焦于提升大模型在上百轮交互的超长程 Agent 任务中的自主执行能力，目标场景涵盖 CLI/GUI Computer Use、Software Engineering、科研与专业任务等，并致力于让模型从被动响应指令转变为能够主动推进任务的 Proactive Agent。当前面临的核心挑战贯穿训练与推

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岗位职责 小红书产品经理培训生项目-RPT（RED Product Trainee），是面向全球高潜校招生的互联网产品经理孵化计划，通过双岗实战、系统培养、长线赋能等方式，依托小红书开放内容生态与先锋产品方法论，塑造互联网新时代下的产品领军人。社区 AI 产品方向聚焦于 AI × 社区的前沿融合，你将在数亿真实用户构建

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