小红书PE策略工程运营
校招全职模型标注地点：北京 | 武汉状态：招聘
任职要求
岗位要求： 1. 硬性能力 - 熟练掌握Python，具备高质量代码实践能力。 - 至少掌握一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有Transformer模型实战经验。 - 能通过代码直观呈现技术价值（需提交GitHub技术博客等作品集）。 2. 核心特质 - 强探索驱动力：对AI技术本质有好奇心，主动提出实验假设并验证。 - 工程思维：拒绝"实验室代码"，追求可扩展、可维护的实现方案。 - 结果可视化能力：善用工具将抽象技术转化为可交互演示。 3. 加分项 - 在Hugging Face、Kaggle等平台发布过开源项目或模型。 - 熟悉LangChain/LLamaIndex等AI工程框架。 - 有Prompt优化、模型微调（LoRA等）经验。
工作职责
岗位职责： 1. 前沿技术探索 - 跟踪语音、文本、多模态大模型、multi-agent等领域最新论文与技术动态，复现关键算法并输出实验报告。 - 设计创新性实验方案，探索模型在文本生成、多模态理解等场景的应用潜力。 - 构建端到端Demo，验证技术可行性（如RAG系统、Agent工作流等） 2. 工程代码开发 - 参与轻量化工具开发，提升团队探索效率（如自动化实验评估脚本） - 协助工程同学优化实验代码性能，确保代码可读性、可复现性及模块化设计
包括英文材料
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
GitHub+
[英文] GitHub Learn
https://learn.github.com/
Discover a wide range of beginner-friendly tutorials, hands-on learning, and expert-led lessons.
Kaggle+
[英文] Kaggle Learn
https://www.kaggle.com/learn
Gain the skills you need to do independent data science projects.
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
LlamaIndex+
https://developers.llamaindex.ai/python/framework/getting_started/starter_example/
This tutorial will show you how to get started building agents with LlamaIndex.
https://www.ibm.com/think/tutorials/llamaindex-rag
LlamaIndex is a powerful open source framework that simplifies the process of building RAG pipelines.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
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更新于 2025-08-11
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