小红书社区数据策略实习生-27届/28届（有转正机会）
任职要求
1、专业背景：统计学、数学、计算机、经济学等相关专业，27年及以后毕业，大三&研二学生优先（ps：有转正名额）； 2、硬核技能：精通 SQL（Hive/Spark SQL），能高效处理海量数据；熟悉 Python/R 至少一门分析语言，熟悉 Excel、Tableau 等数据可视化工具； 3、分析能力：具备扎实的数据分析方法论，熟悉 A/B Test 原理、因果推断等常用分析方法，能够独立完成从数据提取到结论输出的全过程； 4、软性素质： 热爱钻研：对数据敏感，具备强烈的好奇心和探索欲，喜欢深挖数据背后的“为什么”，不满…
工作职责
1、深入业务核心：加入社区平台消费研发团队，负责社区核心场景（图文详情、视频内流、主框架、个人页）的数据分析及策略应用工作，通过数据驱动产品策略迭代与优化。 2、指标体系建设：负责业务核心指标体系的搭建与维护，设计科学的 A/B Test 实验方案，产出高质量的数据分析报告，为业务决策提供坚实支撑。 3、用户行为洞察：针对特定的业务问题进行深度专题分析，挖掘用户行为背后的逻辑与痛点，发现潜在的增长机会点。 4、数据工具建设：参与数据看板的搭建与自动化报表建设，提升团队数据获取与分析效率。
1、AI编程工具研发：参与公司 AI 编程助手（类似 Cursor/Copilot）的 IDE 插件开发（Android Studio/VS Code），打造丝滑的 AI 辅助编码体验。 2、Coding Agent 构建：设计并实现面向特定编程任务的 AI Agent，包括但不限于：研发自测用例生成/执行、智能代码审查（Code Review）、存量代码新框架重构等。 3、代码库 RAG 建设：参与构建基于企业级代码库的 RAG（检索增强生成）系统，优化代码索引与检索策略，让大模型真正“读懂”代码 4、模型效果调优：通过 Prompt Engineering、SFT（监督微调）或构建评估集（Eval），持续提升模型在代码补全、解释、生成场景下的准确率与采纳率。
团队介绍：小红书交易算法团队立足于整个交易分发场景，探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展，探索社区交易的价值。算法场景分为搜索与推荐； 岗位职责： 1、触发策略：用户数据理解、深度匹配，传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等； 2、质量预估：点击率、转化率、客单价、交易额预估等； 3、机制设计：排序机制、流量预估、多样性机制等； 4、创意优化：商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化；
1、参与面向大模型与物理AI场景的AI编译器研发，优化计算图表示、算子融合与内存调度策略； 2、针对自研AI芯片进行算子定制与性能调优，实现端到端推理与训练加速； 3、设计并实现自动代码生成工具链，支持多后端（GPU/NPU/CPU）的高效算子发射； 4、调研SOTA大语言模型的压缩和加速算法，并针对小鹏的模型结构做优化和实现； 5、与算法、芯片团队深度协作，推动编译优化在百万级量产环境中的稳定落地。
1、参与大规模分布式训练框架的研发与优化，支持VLA等多模态大模型的高效预训练，微调，强化学习，量化感知训练与推理； 2、设计并实现数据并行、模型并行、张量并行、序列并行等混合策略的自动编排系统； 3、进行端到端性能瓶颈分析（通信、计算、内存、IO），优化千卡/万卡集群的训练效率与稳定性； 4、构建训练容错、弹性伸缩、成本感知调度等企业级特性，支撑物理AI业务的快速迭代。