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小红书【2026校招】大模型应用算法工程师- rednote国际化

校招全职大模型地点:北京 | 上海 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,计算机、软件、人工智能、电子信息、网络安全、数学等相关专业优先;
2、对AI应用系统有丰富的实战经验,如语义理解、情感分析、RAG、多模态理解及生成等,有扎实的理论基础和丰富的研发经验;
3、具备较强的coding能力,熟…
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工作职责


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。
包括英文材料
学历+
RAG+
Python+
C+++
ACL+
EMNLP+
ICML+
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相关职位

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校招策略算法

1、负责优化小红书的多模态内容理解大模型算法,利用LLM、VLLM、Embedding、CV以及NLP相关能力,解决社区/大商业中笔记、评论、账号等多体裁的审核问题;优化小红书综合机审大模型; 2、负责包括但不限于预训练、SFT、RL、多模态表征、Agent搭建、AutoPE、RAG等,持续优化并时刻保持技术先进性,将业界SOTA模型落地并改进以获取审核业务线上收益; 3、紧密关注相关领域业界的最新进展,通过LLM/MLLM不断优化生态业务的机审能力,提高机审风险覆盖度和风险召回能力。建立并优化生态场景下的内容理解特征体系; 4、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展,探索其在小红书审核业务中的落地方案。

更新于 2025-11-18北京|上海|杭州
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校招大模型

小红书中台AI Infra团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,具备专业的大模型训练加速、模型压缩、推理加速、部署提效等方向硬核技术积淀,基于RedAccel训练引擎、RedSlim压缩工具、RedServing推理部署引擎、DirectLLM大模型MaaS服务,支撑小红书社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务实现AI技术高效落地! 大模型训练方向: 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练Pipeline; 2、研发支持多机多卡RL的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决RL算法在超长时序下的显存/通信瓶颈; 3、基于自建的训推引擎,落地公司统一的大模型生产部署平台,为公司所有大模型算法同学提供端到端的一站式服务。 大模型压缩方向: 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型等场景的压缩技术,包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等; 2、参与/负责多个业务场景中的模型压缩技术实现,对模型进行轻量化压缩,提高训练/推理效率,支持业务降本增效; 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件,制定不同的模型压缩方案并在业务落地。 大模型推理方向: 1、参与/负责研发面向LLM/MLLM等模型的稳定、易用、性能领先的AI推理框架; 2、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术,支撑各业务方向持续降本增效; 3、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作,包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等。 高性能计算方向: 1、参与/负责AI推理/训练框架的底层性能优化工作,包括但不限于高性能算子、通信库开发与优化等工作; 2、参与/负责大模型计算引擎的研发工作,通过多种方式实现训推性能SOTA; 3、参与/负责前沿AI编译加速等技术的探索和业务落地。 大模型服务方向: 1、参与/负责大模型MaaS系统的架构设计、系统研发、产品研发等工作; 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作,实现万亿级并行推理系统; 3、为内部产品线提供解决方案,协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在MaaS上的使用问题。

更新于 2025-09-24北京|上海
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校招模型标注

1、对业务模型训练效果的数据负责,与算法进行专业对话,结合模型能力要求进行数据策略的制定,为模型效果提供最优解决方案,支持从模型冷启、样本设计、数据生产、效果优化、线上监控的全过程,推动策略迭代提升模型效果; 2、负责搜索、安全生态、内容理解、大模型、商业交易等业务板块的模型需求,基于业务场景模型的应用效果设计运营链路,从模型实际应用收益出发,推动模型的策略、规则、数据链路的优化; 3、基于行业常见智能化应用手段,例如agent、rag、pe等,进行智能化标注策略设计,提供专业的智能化数据方案,搭建人机协同、智能化标注等数据链路,拿到效率、成本的收益; 4、保持数据行业前沿的视角和前瞻性的专业思考,持续推进智能化标注策略迭代,同时辅助内部工具平台、组织与业务交付流程的优化,提出有效建议,提高团队整体业务效率。

更新于 2026-01-24北京|上海|武汉
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实习淘天集团2026

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。 你的挑战: 攻克LLM全链路训练难题:主导大模型训练,优化模型Scaling Law,结合应用需求突破分布式性能瓶颈,基于RL增强模型推理能力,打造电商领域最懂用户需求的超级大脑(含多模态VLM研发)。 为什么选择淘天? 1.坐拥电商领域最大规模场景:每天处理数亿次用户交互,覆盖搜索/推荐/广告/客服/营销全链路,你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准:你研发的模型将服务数亿消费者,结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好,影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置:超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练,自研分布式框架实现训练推理效率大幅提升,顶级会议发表,前沿技术成果即时输血。 加入我们,你将获得: 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创,解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权,既可在大模型基础技术方面突破能力上限,也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路:支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。 T-Star实习可以带给你什么? ꔷ ①加入前沿技术探索队伍,参与顶级课题研究,有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生,提前解锁淘天顶级技术岗位,实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时,将获得直通正式批次终面的机会;参与T-Star实习且表现优秀的同学,提供T-Star转正Offer。

更新于 2025-05-07北京|杭州