小红书【27届实习】Product Engineer-产品工程师（AI应用产品经理方向）-质效研发
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学、人工智能等相关专业，有编程实践经验者优先。 2. 持续关注研发效能领域主流产品，对代码辅助工具、开发效率工具等有深入理解和独立思考，对大模型技术及应用有浓厚兴趣，了解代码补全、代码生成、智能 Agent 等方向。 3. 逻辑思维清晰，具备…
工作职责
1. 负责小红书研效领域大模型产品能力建设，包括但不限于研发Agent、IDE插件能力建设、代码补全与生成、研发与测试相关Agent，深度结合研发团队实际业务需求，参与相关产品设计，推动产品在公司内各研发团队应用与落地。 2. 探索大模型技术在代码补全、代码生成、研发 Agent 等场景的创新应用，挖掘提升研发效率、优化开发流程的解决方案。通过用户行为分析，精准定位大模型应用的关键价值点与能力边界，推动产品创新迭代与优化落地。 3. 协同技术团队推进产品全生命周期管理，实时跟进开发进度，高效解决开发过程中的问题，确保产品按时高质量交付，持续推动产品迭代升级。 4. 搭建产品数据监测体系，通过深度分析用户使用数据与反馈，聚焦代码相关功能的优化方向，为实现产品商业价值最大化提供数据驱动的决策依据。
工作职责 1、构建AI Native研发工具链，设计并实现基于LLM的下一代研发工具，覆盖需求理解、代码生成、测试验证、发布部署全链路；探索AI自主交付模式，让AI从"辅助工具"升级为"独立交付者"； 2、攻坚LLM工程化核心难题，解决大模型在实际研发场景的落地瓶颈：上下文理解、长程推理、多步骤任务规划；主导智能代码生成、智能测试、智能运维等核心模块架构设计。 3、驱动技术范式革新，深入理解小红书多元业务场景（社区/电商/多媒体/搜推广），用AI重新定义研发流程；探索Multi-Agent协作、AI自我进化等前沿方向。 4、共创开发者生态，参与Skill生态建设，让业务团队能快速构建专属AI能力；推动AI研发最佳实践在全公司落地。 加入我们，站在AI技术最前沿！ 你将深度参与AI Coding、AI Testing、AI DevOps等核心领域，系统性重塑软件研发流程； 你将直面LLM在实际工程场景落地的关键难题：可靠性、可控性、规模化； 你将获得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；与一群志同道合、极具技术热情的伙伴共事，拥抱最先进的技术，成为"超级个体"。
小红书社区工程团队正在寻找一群 “AI时代的原生工程师” —— 你们不仅是写代码的人，更是用 AI 赋能创造力、直接面向产品交付价值的超级个体。 工作内容： 1、系统性专业培训：参与定制的技术课程，系统掌握AI原生应用开发、端到端全栈技术及业务思维方法论，夯实能力基础。 2、沉浸式实战项目：加入项目小组，在资深导师指导下，全程参与真实业务功能从0到1的设计、开发与交付，完整经历产品开发的生命周期。 3、核心能力锻造：在项目中深度实践数据驱动决策，培养敏锐的用户与业务洞察力，并熟练运用AI工具提升研发与创新效率，最终交付可衡量的业务价值。 4、持续复盘与分享：积极参与项目复盘、团队分享，将实践经验沉淀为可复用的知识，推动个人与团队的共同成长。
小红书商业技术部正在探索人机协作的工程工作方式——工程师的价值不只是写出代码，更在于设计系统、定义问题、校准质量、通过技术带来业务的价值和突破。我们希望找到对 AI 技术有浓厚兴趣、愿意钻研的优秀同学一起共建小红书大商业生态！ 工作职责 1. 探索 AI 大模型技术在小红书电商 / 广告 / 快捷售卖业务场景的落地，熟练运用 AI 工具提升研发与创新效率，交付可衡量的业务价值； 2. 深度参与小红书电商 / 广告 / 快捷售卖业务，参与需求分析，承担多个核心系统的开发与维护工作，并持续优化改进； 3. 参与业务模型与服务定义的讨论，识别当前架构中存在的问题，清晰定义问题边界并推动架构演进，体系化解决问题； 4. 对自己交付内容的质量负责——能区分"可以跑通"和"真的正确"，不论代码来自自己还是 AI 工具。
小红书国际化工程团队正在寻找一群「全球化产品工程师」——你们不仅是写代码的人，更是用技术连接世界、让全球年轻人共享同一种生活方式的价值创造者。 工作内容： 1. 核心系统深度参与：投身国际化产品服务设计与研发，直面高并发场景挑战，保障系统高性能与高可用，筑牢业务技术底座。 2. 硬核技术难题攻坚：深度参与微服务架构治理与全球化数据架构建设，攻克跨地域数据一致性、合规存储等关键技术问题，锤炼顶尖工程能力。 3. 全球化业务实战：与产品、海外业务团队深度协同，直面全球用户真实需求与场景，从需求源头参与产品迭代，完整理解产品从0到1的全球化逻辑。 4. 综合能力全面成长：在实战中强化技术思维与产品思维，沉淀可复用的工程经验与方法论，实现个人能力与业务价值同步提升。