小红书AI 工程实习生 （可转正）
任职要求
1、专业背景：计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业在校生（本科大三/大四、硕士、博士优先）； 2、技能要求： 熟悉Python/C++/Java等至少一门编程语言； 了解深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）或端侧开发技术（如Andr…
工作职责
本次实习计划围绕 AI编程提效 和 端智能开发 两大方向展开，具体内容如下： 1. AI编程提效方向 目标：通过AI技术优化软件开发流程，提升代码生成、测试、调试等环节的效率。 实习内容： 参与基于Agentic RAG 等技术构建企业级别知识库问答等LLM上层应用。 参与AI 加辅助编程工具的开发与优化（如代码自动补全、智能Bug检测等）； 基于大语言模型（LLM）探索代码生成与重构的可行性方案； 研究AI在软件工程中的落地场景（如需求分析、文档生成、Figma生成代、测试用例生成与结果分析码等）。 2. 端智能开发方向 目标：在移动端设备等资源受限场景下实现高效的AI模型部署与推理。 实习内容： 参与端侧AI模型的轻量化设计与优化（如模型剪枝、量化、蒸馏等）； 探索端云协同的智能应用方案（如模型动态更新、数据隐私保护等）； 落地实际场景的端智能应用（如移动端图像识别、用户行为分析等）。
文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。
作为基础产品团队（账号中台、地理位置中台）的客户端实习生，你将参与小红书客基础能力建设与架构升级、性能优化与稳定性提升工作，既能实际进入业务场景开发，又能作为中台角色为上层业务提供高效、稳定、可复用的技术支撑。 你的收获： 1、参与客户端基建开发：深度参与账号/地理位置中台等基础服务的能力封装与优化，提升基础能力的通用性与稳定性； 2、技术调研与方案设计：主动发现业务与技术痛点，参与技术方案调研、设计评审与落地实施，推动技术演进； 3、全流程开发实践：见证AI时代下开发模式的深刻变革，参与需求分析、技术设计、编码实现、联调测试、上线发布、线上排障各环节的效率提升工作。 4、收获：开放、创新、技术驱动的工作氛围和资深工程师指导，快速成长，能力优秀者可转正。
团队介绍 我们致力于打造自动驾驶领域的下一代数据闭环系统。我们正在探索如何利用生成式AI重构物理世界，从海量路测数据中提取高保真、可交互的三维场景，构建大规模世界模型。我们寻找热衷于将前沿三维视觉技术转化为数据生产力的伙伴，共同攻克自动驾驶在复杂场景下的仿真与泛化难题。 负责3D高斯泼溅（3DGS）及前馈式生成模型的训练链路优化，提升训练速度、显存效率与模型稳定性； 设计与实现分布式训练框架，支持大规模三维场景数据的高并发训练与高效迭代； 深入硬件与计算栈，进行GPU算子优化、内存调度与混合精度训练策略的研发； 与三维视觉、自动驾驶仿真团队紧密协作，将优化后的训练系统应用于场景生成、神经渲染、高精地图构建等实际业务； 跟踪学术界与工业界在训练加速、模型压缩、系统架构等方面的最新进展，推动技术落地并形成工程实践。
1、 协助美术团队攻克技术难点，利用 Unity Shader 实现复杂材质、光照及后处理效果，确保画面在移动端的落地表现； 2、 基于 Python 或 C#，开发 DCC插件或 Unity 编辑器扩展工具，解决大规模美术生产中的效率瓶颈； 3、参与移动端到PC端的全链路性能分析与优化，并从技术角度提出资源优化方案； 4、参与制定美术资源制作规范，编写技术文档，搭建自动化资源检测流程，确保美术资产符合引擎技术标准。