
AI 长期记忆机制、个性化与终身学习研究
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
本研究方向探索如何使AI系统获得持久记忆与持续学习能力,从根本上改变人机交互的本质。当前AI模型通常缺乏跨会话的记忆保持和经验积累,难以形成对用户的深度理解。我们致力于构建能够记住互动历史、理解个人背景并随时间成长的AI系统,使其不仅能回忆与特定用户的共同经历,还能从这些经历中学习并适应。 研究将关注记忆形成与提取的认知机制、个性化交互模式的动态调整,以及知识持续更新而不遗忘核心能力的平衡策略。这一方向的突破将推动AI从单一功能工具向能够建立长期关系的智能伙伴转变,为未来AI系统打开全新的应用场景和交互范式,使人机协作更加自然、高效且个性化。
1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先; 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟悉Python等至少一门编程语言; 3、熟悉大模型领域相关研究工作和算法,有大模型研发基础; 4、在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先; 5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
多模态大模型驱动的端工程架构设计、改造的研究
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
1、不限年级,本科及以上在读,人工智能/计算机/软件工程等相关专业优先; 2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握C/C++、Python等一个或多个编程语言; 3、熟悉大模型相关的算法和技术,有自然语言处理、大模型训练、强化学习算法经验者优先; 4、在软件工程或者人工智能领域有出色的科研经历,在NeurlPS/ICRL/ICML/ISSTA/ACL/EMNLP等国际顶级期刊会议上发表论文者优先; 5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
大模型在研发效能和代码域的智能化生成和Agent探索
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
当前也普遍面临一系列亟待解决的问题与挑战: 1、怎样精准识别代码中潜藏的高质量问题,并迅速且有效地完成修复; 2、如何借助 RAG 技术等手段,精准召回相似的代码问题; 3、怎样构建更完善的评测体系,对整个编程系统以及各个应用场景进行全面且高质量的评估。 这些问题在行业内具有广泛的共性,极具研究价值。通过合作研究探寻解决方案,有望推动大模型编程领域迈向新的高度。
1、不限年级,本科及以上在读,人工智能/计算机/软件工程等相关专业优先; 2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握C/C++、Python等一个或多个编程语言; 3、熟悉大模型相关的算法和技术,有自然语言处理、大模型训练、强化学习算法经验者优先; 4、在软件工程或者人工智能领域有出色的科研经历,在NeurlPS/ICRL/ICML/ISSTA/ACL/EMNLP等国际顶级期刊会议上发表论文者优先; 5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
多场景任务下的大模型统一基座模型
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
统一基座模型需要解决的核心技术难点包括: 1、基座统一但仍可支持业务的定制微调,且训练成本和推理成本较低; 2、多体裁内容(如笔记、直播、商品、Query等)的理解可以融合在一个统一模型,且效果比独立训练更好。 研究方向会针对要解决的问题设立,包括:基于多Head或MoE的轻量化微调及融合推理、多体裁内容形式的统一建模。
1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先; 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟悉Python等至少一门编程语言; 3、熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法,有大模型强化学习的研发基础; 4、在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先; 5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
运营分析实习生
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
1. 参与小红书商业化服务中心的研究分析工作 2.跨境业务市场对标、研究支持 3.商业化服务专项的业务支持,如:数据分析、改善立项、PMO。
1.有咨询、PE/VC、互联网商业化、快消BA等实习经历优先 2.对研究课题有好奇心,能抽象化表达和总结问题 3.能推动事情的解决与落地 4.每周可至少出勤5天,实习期4个月以上优先。
新媒体实习生
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
1,负责社交媒体的运维分析,包括新闻媒体对关于小红书每日相关热点话题汇总分析 2,对社交媒体每日行业热点汇总与分析 3,对媒体报道关注动态汇总分析
1,熟悉社交媒体运维,是微博、小红书的忠实用户; 2,对新闻、媒体有一定的了解,并具备数据分析能力 3,有一定的文字功底,文笔流畅,逻辑性强 4,每周可实习5天,至少实习3个月。
产品方向
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
1.支持部门招聘需求,完成简历筛选、人选沟通、面试邀约及跟进等事宜; 2维护现有招聘渠道,借助各种渠道进行人才搜索和优质人才判别 3.推动面试流程,提升候选人面试体验; 4.支持所属部门的实习生招聘,负责需求对接到入职安排的全流程;
1.本科及以上学历,26届及之后应届生; 2.实习时间可以保证每周全勤,持续3个月以上; 3.熟练使用办公软件。 4.具备招聘或人力资源实习经验,致力于HR职业发展方向的同学优先
电商运营实习生
面议投递时间:2025年05月26日-2025年07月13日
1、负责电商日常数据整理, 能很好对接商家和买手,完成群运营;对与商品/达人/商家数据有一定的数据分析能力和 PPT汇总沉淀能力; 2、能很好的与商家,买手,内外部沟通,完成对接盘点工作(协助商家和买手解决日常问题、平台大促/活动/项目的宣发及落地、重点直播间跟进、达人选品跟进等); 3、常规数据分析:针对商家,买手的操作路径等进行产出数据分析报告以及整体结论; 4、落地页搭建与商家侧流量扶持。
1、上海线下入职,坐标新天地 2、技能上需要你:熟练使用Excel的透视及vlookup技能(非常重要!!)有审美和设计sense,文案功底好,会基础PS技能; 3、性格细心严谨,稳重踏实,对工作负责,能做到事事有回音; 4、良好的执行力、沟通能力和团队协作意识,能够适应节奏较强的互联网工作。 5、实习时间充裕,3-6个月。每周保证5天实习工作,需要全勤,偶尔可请假,可立即入职。

公司名称: | 小红书科技有限公司 | 公司性质: | 外资企业 |
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公司规模: | 1000人以上 | 公司行业: | 信息传输、软件和信息技术服务业 |
职位性质: | 实习 | 职位类别: | 其他人员 |
学历要求: | 本科,博士,博士后,硕士 | 招聘人数: | 50 |
工作地点: | 北京市朝阳区 | ||
职位标签: |
职位描述
小红书REDstar「顶尖实习生」计划全球启动!
项目介绍
REDstar「顶尖实习生」计划是小红书面向全球顶尖高校在校生推出的战略级实习生项目。
我们聚焦大模型、搜索、推荐、AI Coding、AI新基建等技术领域,在全球范围内寻找渴望突破技术边界、立志用技术创新改变世界的顶尖校园人才。
在这里,你将参与到具有行业挑战性的课题研究,在解决影响亿级用户的技术难题过程中快速成长。加入小红书,定义成长新速度。
项目亮点
前沿技术课题探索
-深度参与小红书核心业务技术攻关;
-直面行业前沿技术挑战;
-基于真实业务场景开展研究;
-获得亿级用户数据验证机会。
顶级技术导师配置
-由资深技术专家提供1V1指导;
-共同攻克前沿技术难题;
-量身定制个人成长计划;
-助力技术成果转化与学术发表。
海量数据算力资源
-依托超3亿月活用户的UGC生态;
-拥有丰富的多模态数据资源;
-日均近3亿的高频搜索推荐流量支持;
-充足的GPU算力保障。
行业顶尖薪酬待遇
-提供不设上限的实习薪资;
-对研究成果突出的同学给予额外激励。
面向对象及期望特质
我们寻找这样的你:
全球范围内的优秀在校生,不限年级。
技术热忱与探索精神
-持续的技术好奇心,始终保持对新兴技术的敏锐嗅觉,以开放心态拥抱技术变革,坚信技术创新的力量。
技术沉淀与学术实力
-发表过高质量、有影响力的论文,或有代表性的开源工作,在国内外顶级赛事中取得优异的成绩。
颠覆性思维与变革能力
-不盲从行业权威,敢于突破传统思维框架,在质疑中寻找技术突破口。
研究方向/课题
大模型应用
-基于博弈学习的审核Agent增强
-基于MLLM的创作向深度思考能力提升
-多场景任务下的大模型统一基座模型
-多智能体端到端强化学习技术研究
-可扩展监督的AI对齐方法
-可泛化的通用推理能力提升方法
-AI-Human Interaction 研究
-AI长期记忆机制、个性化与终身学习研究
-AI安全、评估与价值观对齐研究
搜索、推荐
-基于Agent框架的AI搜索基座大模型
-面向多语言的AI搜索检索和生成系统研究
-多模态和生成式推荐技术研究
基座大模型
-探索大模型预训练更加高效的scaling效率优化
-探索面向复杂场景的可拓展大规模强化学习系统
-探索多模态大模型的通用能力增强和跨模态能力迁移
大模型infra
-探索大模型的高效训练方式和工程算法Code-sign机制
-面向多Agent架构的分布式强化学习训练技术研究
-面向大模型推理提速的CoT压缩算法研究
AI新基建
-面向长序列推理的KVCache优化技术研究
-面向多模态数据的向量索引组织与混合查询优化技术研究
-云原生多集群AI调度技术研究
-基于大模型(LLM)的智能化质量保障技术研究与应用
-DataEngineer Agent研发和规模化落地
AI Coding
-多模态大模型驱动的端工程架构设计、改造的研究
-大模型在研发效能和代码域的智能化生成和Agent探索
多模态混合检索
-向量检索在大模型场景的应用和优化研究
-百亿级索引毫秒级响应的高性能倒排索引研发和优化
智能语音交互
-端到端的全双工自然语音交互
工作地点
上海、北京、杭州
全年开放投递
可点击:https://job.xiaohongshu.com/campus/landing/top_intern?referer_code=5B3YSDFVKGF4一键跳转快速投递~
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单位简介
小红书由毛文超和瞿芳于2013年在上海创立。以“Inspire Lives 分享和发现世界的精彩”为使命,“真诚分享、友好互动”为价值观,小红书鼓励用户通过短视频、图文、直播等形式记录生活,分享生活方式,并基于兴趣互动形成社区。以此为基础,小红书平台上涌现出内容与商业之间不断流转的良性交互,成长出独具特色的“种草经济”。
历经9年的发展,小红书布局内容社区、品牌营销和电商交易三大业务板块,用户规模快速增长,互动连接更加紧密。截至2021年10月,小红书月活用户数超过2亿,其中90后用户占比超过70%,50%用户来自于三线及以下城市。截至2022年3月底,分享者数量超过5000万,笔记日均曝光达245亿次。不断繁荣的生活方式数字资产,吸引了越来越多的品牌商家;截至2022年4月,小红书平台上注册的商业和品牌帐户超过15万。围绕不断累积的UGC内容资产,小红书正在成为越来越多用户的多元生活方式聚集地,和越来越多跨代际人群的生活百科全书。
2017年12月,小红书和华为等优秀公司一起,被《人民日报》评为代表中国消费科技产业的“中国品牌奖”。2019年2月,小红书入选快公司Fast Company“最具创新力企业”排行榜。2020年,小红书获上海市委宣传部颁发的“上海文化企业十佳”。
在公司发展过程中,小红书先后获得了金沙江创投、阿里巴巴、腾讯投资、纪源资本、真格基金等知名机构的投资。
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