小红书AI搜索学科语料标注师
任职要求
1、专业背景：本科及以上学历，师范类院校学科教育专业（如数学教育、物理教育、化学教育、生物教育）；或数学、物理、化学、生物等基础学科专业。
2、实习时间大于3个月，每周五天。
3、能力要求：
1）扎实的学科基础，能快速理解小学、中学学科知识体系。
2）细致耐心，能胜任文本处理与质检工作。
4、加分项
1）有家教、教辅编辑、题库开发等教育行业经验。
2）有过语料标注、标注评估等互联网实习经验。工作职责
一、职位介绍 岗位名称：小红书Ai搜索学科语料标注师（数学/物理/化学/生物方向） 简介：通过提供语料和对模型评估，塑造小红书AI搜索的学科知识和教育能力。 二、岗位职责 1、理科学科语料处理：结合学科教学逻辑（如物理实验推理、数学解题步骤拆解）设计语料标注规则；对学科知识、习题进行标注和结构化处理，帮助模型为用户提供准确、易懂的问题解答。 2、模型评测：参与大模型在理科领域的评测与调优，对模型的能力进行评测、发现模型优化的方向。
1.负责微信问一问社区、AI搜索社区的前端开发工作； 2.参与产品特性的迭代开发，包括前端性能等用户体验相关的优化工作； 3.积极参与技术基础建设，持续优化工程效能，致力于提升团队整体工作效率。
1、AI创新：主导平台一个或多个AI助理类产品设计与管理，通过搜推策略调优、AI能力迭代、体验及玩法设计，培养用户心智，管理用户生命周期，打造平台差异化竞争力 2、用户增长：建立全链路用户增长机制（包括不限于：站内外触达、用户社群、用户激励与成长体系等核心产品能力建设、运营策略优化、平台建设、AI赋能等），提升用户活跃及平台忠诚度 3、洞察与管理：基于文娱产业特性及公司战略，持续分析市场趋势与用户行为，辅助产品中长期规划及落地；数据驱动、洞察用户需求与业务机会，带领团队成员设计高质量产品方案及运营策略；协同研发/设计团队推动产品迭代，确保团队高效交付项目 4、AI应用开拓：关注AI前沿技术动态，挖掘用户场景、平台效能与AI的结合点，推动创新方案落地以驱动内部人效提升、业务增长
1、负责AIGC导购产品创新设计及应用，提升运营效率、用户体验； 2、利用AI技术强化搜索引擎，使搜索更加智能化、人性化； 3、了解大语言模型技术，对接技术团队，确保产品开发的技术可行性； 4、洞察行业机会，关注竞品动向，探索创新产品形态，持续创造增量价值。
数据算法团队在特斯拉工业智能研发方面扮演关键角色。我们通过自主搭建数据算法平台，赋能生产制造、供应链、销售、服务和充电网络等领域，将信息转化为高价值的数据资产，从而创造更优质的产品并提供完美的用户体验。 作为特斯拉应用软件团队的数据算法工程师，您将参与自研数据算法产品和项目的全生命周期，从孵化到落地，从雏形到成熟。您将领导数据的收集、清理、预处理、模型训练以及生产部署的全流程。理想候选人应对人工智能和3D视觉技术充满热情，并紧跟该领域的最新进展。 本职位主要聚焦于工厂相关的3D机器视觉应用，包括自动视觉质检、机器人引导、视觉尺寸测量（如精确尺寸验证、公差检查和3D形状分析）、物体姿态估计以及工业自动化场景中的点云处理和实时感知。 岗位职责 机器协同控制相关：负责相机标定、手眼标定、点云数据处理（如滤波、分割、检测、配准和6D位姿估计），配合机器人/PLC等技术，驱动3D视觉应用与生产协同。主动开展机器人控制和引导，促进生产制造效率。 3D数据处理相关：负责机器视觉项目中大批量3D数据（如点云、深度图像）的收集、整理、过滤和清洗。需熟练处理视觉尺寸测量任务，包括使用激光三角测量或立体视觉方法进行物体尺寸提取、形状建模和精度校准。需熟练使用Python、C++、OpenCV、PCL、Numpy、Blender等工具处理3D数据。 模型开发相关：负责3D视觉项目的物体检测、分割、姿态估计模型的数据预处理、训练、迭代、重训练，以及模型准确率提升和搜索任务。在视觉尺寸测量领域，需开发和优化相关模型（如基于PointNet的尺寸估计网络），确保测量精度达到工业标准（如微米级）。需具备Python、C++、TensorFlow/PyTorch等框架经验，并理解常用神经网络（如CNN、PointNet、Transformer变体）在3D视觉中的应用。熟悉Pandas、MongoDB（Aggregation）、Redis、Kafka等工具用于模型部署。 创新相关：对最新的3D视觉技术和趋势（如实时SLAM、神经辐射场NeRF、多模态融合）保持敏感，能够提出创新解决方案应对工业生产挑战，例如机器人路径规划中的点云配准优化或视觉尺寸测量中的实时公差检测优化，以提升质量控制效率。