小红书广告AI基建开发工程师
任职要求
任职要求
1. 技术基础
* 精通C++/Python，熟悉TensorFlow/PyTorch生态，有高性能计算（SIMD/GPU算子）或编译器优化经验者优先。
* 深入理解机器学习全链路（召回-排序-预估），具备广告/推荐系统实战经验，熟悉Faiss、HNSW等检索技术。
* 熟悉分布式系统设计，对高可用架构、资源调度（K8s）、边缘存储等有落地经验。
2. 工程能力
* 主导过百万QPS级在线系统的性能优化（端到端延迟/资源利用率），有复杂问题定位和调优方法论。
…工作职责
岗位职责
1. 全链路AI基建开发
* 构建在线模型编排（Model Orchestration）能力，优化百万核级规模模型的资源调度、稳定性治理及跨系统复用。
* 主导特征工程平台（RedFeatureStore）建设，打通离线/在线数据一致性，支持超长序列建模、高商业价值特征探索等场景。
* 设计高性能推理引擎（RankML/RetrievalML），覆盖广告粗排、精排、创意优选等核心链路，实现算力与延迟的极致优化。
2. 下一代AI技术落地
* 推动GPU推理、AI编译器优化（算子融合/自动调优）、边缘存储等技术的深度应用，提升服务性能。
* 探索LLM、RAG、Agent技术在广告场景的应用，重构创意生成、相关性建模等业务的工作流。
3. 工程效能与稳定性
* 主导C++服务框架、容器化、混部资源优化，解决高并发场景下的长尾延迟、CPU利用率等核心问题。
* 构建自动化诊断工具链，提升复杂系统的可观测性与故障恢复效率。【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
加入我们，您将参与构建支撑贝壳业务商业化的核心平台系统。商业化聚焦商城交易标准化中台能力、混合支付能力、贝壳币账户管理体系相关平台能力建设，并支撑新房、二手、租赁等业务流量商业化线上化能力建设。您将有机会深度参与: 1、参与商城交易标准化中台能力建设，如:商品库、订单、支付及B端管理系统； 2、参与贝壳币系统能力建设，如：账户管理、预算管理等； 3、参与业务流量商业化线上化能力及B端管理系统建设，如：新房CPT、二手潜客包CPL、会员等流量产品能力建设。
加入我们，您将参与构建贝壳业务(新房、二手、租赁、家装、商办等)基础设施商机平台。建设基于流量分发引擎的一站式商机分配业务解决方案和完善的B端精细化运营管理系统。您将有机会深度参与： 1、参与承载日均15亿+展位流量的分发引擎智能化升级，探索和应用A技术，夯实平台能力，助力业务目标达成； 2、参与建设一站式指标计算与管理平台，提升商机分配策略构建、数据经营分析效率； 3、参与迭代平台核心服务与系统，如:推荐策略开放平台、测算仿真平台、商机数据服务、效果溯源服务等； 4、参与大流量、高并发、海量数据处理相关大型分布式系统架构升级。
1、负责百亿级广告投放引擎和周边上下游系统的研发工作，保障高可用、高性能、快速迭代； 2、参与整个广告索引平台及相关数据系统的研发工作； 3、优化整个商业化广告的投放效果及性能。