小红书【2026校招】基础模型算法工程师
校招全职大模型地点：北京 | 上海状态：招聘
任职要求
1、本科及以上学历，计算机等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，对多模态、序列建模、跨域学习、迁移学习有深入理解与实践； 3、有推荐系统、搜索排序或者广告系统等相关业务经验，具备优秀的系统思维与解题能力； 4、掌握主流深度学习框架，具备高质量模型代码实现与调试能力； 5、对技术有热情，有良好的沟通表达能力…
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工作职责
1、负责小红书多场域（如广告、电商、推荐等）通用基础模型的设计与研发，提升模型的泛化与迁移能力； 2、负责跨域学习、序列建模、多模态建模等新范式在业务中的应用； 3、负责统一的用户/内容表征体系构建，支持长周期用户兴趣建模与动态演化； 4、探索新一代模型体系构建，提升业务模型技术的天花板。
包括英文材料
学历+
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
广告系统+
https://github.com/InteractiveAdvertisingBureau/openrtb2.x
Real-time Bidding (RTB) is a way transacting media that allows an individual ad impression to be put up for bid in real-time.
https://people.eecs.berkeley.edu/~jfc/DataMining/SP12/lecs/lec12.pdf
https://wnzhang.net/teaching/ee448/slides/11-computational-ads.pdf
If a bidder bids higher than his true value, then...
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
ICCV+
https://iccv.thecvf.com/
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
ECCV+
https://eccv.ecva.net/
ECCV is the official event under the European Computer Vision Association and is biannual on even numbered years.
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1、推动NLP和大模型算法在社区业务中的落地，负责基础NLP相关算法研发； 2、参与智能客服算法开发，探索agent框架在客服业务中的应用； 3、参与翻译算法和海外多语言策略开发，探索大模型在多语言环境中的应用； 4、参与小红书生成式搜索相关算法和系统研发，通过最新的生成式AI等技术，打造新一代智能化搜索引擎； 5、探索大模型预训练、文本理解、多模态理解、多模态推理等多个前沿方向在业务中的前瞻应用。
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1、探索和研究多模态V-LLM大模型相关前沿算法，理解算法原理并进行深度定制和优化微调； 2、根据业务场景需求，进行数据搭建、模型设计、指令微调、偏好对齐、Benchmark等一系列算法优化工作； 3、提出创新性的算法解决思路，结合前沿算法成果改进现有算法系统，探索多模态VLM大模型在特定业务场景上的赋能；
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1、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，将相应技术赋能到机器翻译、多语言理解等小红书国际化实际的业务场景中； 2、结合业务场景，探索大语言模型、多模态模型、扩散模型等在搜广推场景的落地方案，提升海外多语言用户的搜索和推荐基础体验； 3、基于成熟的AI平台服务，构建AI搜索、素材智能创作等完善的AI原生应用和X+AI应用，打造具有核心用户价值的热点应用。
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