小红书【2026校招】网络研发工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、通信工程、软件工程等相关专业优先； 2、扎实的代码研发能力，熟练掌握Java/Python/Go/C/Rust等高级语言中的一种或多种； 3、熟悉可观测系统相关的协议和原理，如syslog、netflow、telemetry，snmp等协议； 4、熟悉TCP/IP协议，了解网络原理； 5、熟悉网络监控及网络设备者优先； 6、有DNS、NAT、负载均衡等网络系统实习研发经验优先； 7、了解分布式系统的设计和应用，有高并发服务实习研发经验优先； 8、有hive，flink等大数据平台使用经验优先。
工作职责
网络工程研发： 建设小红书基础设施网络平台，对小红书网络进行全方位的监控、管理、运营优化，提升网络整体稳定性、效率，并优化网络成本。 1、负责网络可观测体系建设，研发链路水位、拥塞监控、流量调度、稳定性分析等平台功能； 2、负责网络自动化工具和系统的开发，包括拓扑自动生成、配置自动下发、变更自动化、异常检测与自愈； 3、与网络工程师协作，将底层网络能力平台化、服务化，提升整体运维效率与稳定性； 4、参与网络数据建模与分析，支撑容量规划、风险识别、成本优化与策略制定。 网络控制面研发： 1、参与网络SDN 控制系统的设计、研发和优化工作； 2、参与网络产品的控制面研发，包括但不局限于DNS、NAT、负载均衡、IPAM等产品； 3、参与大型分布式系统的性能和架构优化。
1、构建以 AI 驱动的研发效能与质量保障工具链，提升研发体系的智能化水平； 2、参与大模型能力在质量及研效工具中的探索与落地，包括但不限于智能代码补全、智能代码CR、测试流量生成、UI自动化生成等； 3、深入理解公司多元业务场景（社区/电商/多媒体/搜推广），通过创新技术手段解决研发效能与质量痛点； 4、与前沿技术同行（如 AI Coding、AI Testing），共创高效、高质量的研发交付体系。 加入我们，参与构建下一代智能研发体系！ 你将有机会站在 AI 技术最前沿，推动大模型在研发效能与质量保障领域的应用，打造面向未来的智能研发工具链。 你将获得深度参与 AI+质效的实际落地，参与顶级工程问题的探索与解决；与一群志同道合、极具技术热情的伙伴共事；Mentor带教机制与成长支持体系，助你从学生快速成长为具备行业影响力的工程师。 #后端 #客户端 #开发 #测开 #测试 #测试开发 #研效 #研发效能 #质量 #大模型 #LLM #引擎架构 #自动化
1、负责可观测体系研发工作，围绕 Metrics、Logging、Tracing、Profiling 四大支柱，从全栈领域展开可观测基础能力建设； 2、负责监控平台、全链路追踪、日志服务、计算引擎（流式分析、实时告警、时序检测等）、告警、eBPF 等可观测相关技术架构及产品设计； 3、保障可观测相关基础服务，在高并发环境下的高性能、高可用，推动技术、产品持续优化迭代； 4、落地 AI Infra 可观测、AI 应用可观测、可观测 AI+ 等相关技术，提高 AI 场景稳定性以及传统可观测产品使用体验和效率。
1、参与公司电商广告业务的前端研发，包括不限于电商、广告、本地生活等业务场景； 2、通过代码复用、工程/架构升级等方式持续性提升个人以及团队的研发效率； 3、关注线上产品的体验和质量，优化产品性能和交互，为用户提供顺畅购买体验的产品链路。
信息安全方向： 1、网络&应用安全 - 领导信息安全风险评估、漏洞扫描、渗透测试，制定有效的风险缓解与应急响应计划；监控公司核心系统、平台与数据的安全态势，建立高效的威胁检测与响应机制（SIEM、SOC）； 2、数据安全 - 建立完善的数据资产分级体系，并设计和建设体系化的数据安全工程体系和防控体； 3、安全制度和培训 - 联动研发、运维、法务、合规等部门推动全公司的安全措施实施，主导全员安全培训与安全意识提升计划； 4、安全技术研究 - 关注前沿安全技术动态，推进零信任架构、DevSecOps、AI驱动安全等新技术应用。 应用安全方向： 1、参与SDLC(安全开发生命周期)能力的建设，包括安全流程、自动化工具(黑盒/白盒/灰盒)、指标体系等； 2、负责公司应用系统和APP的安全测试，发现应用/数据/隐私相关风险漏洞； 3、负责日常应用安全事件的分析和应急响应，跟进前沿安全技术领域研究。 数据安全方向： 1、分析数据安全需求，负责数据安全产品的系统设计&核心功能开发和维护工作，包括但不限于加解密、脱敏、UEBA、数据网关等； 2、组织开展数据安全风险评估，识别潜在漏洞并提出可行的改进措施； 3、负责数据安全技术方案选型、系统部署与运维，推动安全能力落地。