小红书AI产品经理实习生(大模型应用方向)
实习兼职产品经理地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1、基础条件: 2026届及以后毕业的本科及以上学历在校生,计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业优先;能保证每周至少实习4天,持续3个月以上。 2、大模型认知: (1)原理与边界: 对LLM有深入的兴趣和扎实的理解,清晰认知其能力边界(如幻觉、时效性、安全性)和应用挑战。 (2)应用范式: 对主流的大模型应用开发范式有清晰的认知,能够明确阐述Prompt Engineering、RAG、Agent等方案的适用场景、优缺点和成本。 (3)产品嗅觉: 具备出色的AI产品感,能主动思考和挖掘大模型技术在不同场景的应用潜力。 (4)产品硬实力: 具备优秀的逻辑思维、数据分析和问题拆解能力,能够从用户视角出发,独立完成产品方案的设计与表达。 3、综合软实力: 具备出色的沟通协作能力和项目推动力,自…
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工作职责
【关于我们】 加入小红书AI平台架构组,作为AI应用产品经理实习生,你将深度参与基于大模型(LLM)、Agent、RAG(检索增强生成)、AIGC(生成式内容)等前沿AI技术的产品设计与创新。你将与算法、工程、内容等跨部门团队密切协作,推动AI驱动的内容生成、智能推荐以及社交互动等核心产品的落地优化,积极探索和实践大模型与智能Agent在业务场景中的创新应用,助力打造领先的智能内容社区平台。 【岗位职责】 1、需求与场景洞察: 进行需求调研、竞品分析和用户研究,主动挖掘大模型技术与业务场景的创新结合点,并梳理形成清晰的业务流程和产品方案。 2、产品方案设计: 参与AI驱动产品的规划与设计,将模糊的业务需求,转化为清晰的、由大模型驱动的产品功能规格说明(PRD)和交互原型,确保技术可行性与用户体验的平衡。 3、技术路径评估: 负责评估不同业务场景下引入大模型技术的可行性与实现路径,并能论证其优劣和潜在成本。 4、效果评测与迭代: 定义和执行AI功能的评测流程,深入分析Bad Case的根因,并基于数据和用户反馈,提出明确的产品迭代优化策略。 5、项目协同推进: 协助跟进AI产品从概念设计、模型集成、功能开发到测试上线的全生命周期,高效协调跨团队沟通,确保项目按计划高质量交付。 前沿趋势追踪: 持续关注大模型、Agent、RAG等领域的最新技术动态和行业应用,拆解其背后的产品逻辑与实现范式,为团队带来有价值的产品创新建议。
包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
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!
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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