小红书(xiaohongshu)招聘AI 研效开发专家 - 业务技术(电商/商业化等)
招聘职位:
AI 研效开发专家 - 业务技术(电商/商业化等) 搜索同类职位
岗位职责:
【团队介绍】
小红书电商 / 商业化团队是公司商业变现与业务增长的核心引擎,面临着极高的系统复杂度、极快的业务迭代节奏以及严苛的高可用诉求。 目前,公司效能中台已具备强大的通用大模型网关与底层算力基建。在此基础上,我们正在组建电商 / 商业化专属的 AI 研发基建团队。我们的目标是:跨越“通用代码补全”的初级阶段,将大模型能力与深度的业务上下文(Context)、私有架构规范及垂直研发工作流(Workflow)深度融合,打造真正“懂小红书业务”的 AI 研发专家,实现业务研发效率与代码质量的指数级提升。
【岗位职责】
1、业务级代码知识库与 RAG 建设: 负责清洗并解析电商 / 商业化业务线海量的私有代码仓库、API 接口文档(YApi/Swagger)、业务架构文档及 PRD,构建高质量的代码领域向量数据库及知识图谱,打造懂业务的 AI 智能问答与 Onboarding 引擎。
2、垂直场景 AI Agent 研发: 深入洞察业务研发痛点, 以研发交付流程切入,进行工具以及项目工程的AI Ready化改造, 推进AI Code Agent完成端到端交付。
3、AI Code Review 与质量防线建设: 结合静态代码分析(AST)与大模型能力,将定制化的 AI 审查无缝接入 GitLab CI/CD 流程。针对电商防资损 / 商业化高并发低延迟的业务特性,提前拦截架构不合规或存在性能隐患的代码提交。
4、协同与边界把控: 与公司研发效能中台紧密协作,充分复用底层模型调用、计费、基础 IDE 插件等中台能力;专注于业务特有的“Context 组装”与“工作流闭环”,持续通过数据飞轮优化本地化模型的 Prompt 与微调效果。
任职要求:
【任职要求】
1、本科及以上学历,计算机或相关专业,3年以上后端开发/架构/研发效能相关经验。
2、扎实的工程能力: 熟练掌握 Java / Go / Python 中的至少两种,熟悉微服务架构、RPC 通信、消息队列及主流数据库,对复杂的大型互联网系统架构有深刻理解。
3、AI 应用开发经验: 有实际的大模型应用落地经验,熟悉 Prompt Engineering(提示词工程);熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等框架;掌握向量数据库(如 Milvus, Pinecone 等)的使用及 RAG 系统调优方法。
4、研发效能领域知识: 熟悉研发全生命周期(DevOps),熟悉 Git 工作流、CI/CD 体系(如 GitLab CI, Jenkins),对静态代码分析(AST、SonarQube)有一定了解。
5、软技能: 具备极强的业务好奇心与同理心,能够深入一线开发/算法团队挖掘真实痛点;优秀的沟通逻辑,能清晰界定业务侧与中台的系统边界。
【加分项】
深入参与过电商交易链路、营销系统,或商业化广告引擎、数仓架构开发者优先。
参与过开源大模型开发工具、DevTools,对企业私域资产和流程有AI Native实践经验的开发者优先。
拥有从零构建企业级 Internal Developer Portal (IDP) 经验者优先。
【团队介绍】
小红书电商 / 商业化团队是公司商业变现与业务增长的核心引擎,面临着极高的系统复杂度、极快的业务迭代节奏以及严苛的高可用诉求。 目前,公司效能中台已具备强大的通用大模型网关与底层算力基建。在此基础上,我们正在组建电商 / 商业化专属的 AI 研发基建团队。我们的目标是:跨越“通用代码补全”的初级阶段,将大模型能力与深度的业务上下文(Context)、私有架构规范及垂直研发工作流(Workflow)深度融合,打造真正“懂小红书业务”的 AI 研发专家,实现业务研发效率与代码质量的指数级提升。
【岗位职责】
1、业务级代码知识库与 RAG 建设: 负责清洗并解析电商 / 商业化业务线海量的私有代码仓库、API 接口文档(YApi/Swagger)、业务架构文档及 PRD,构建高质量的代码领域向量数据库及知识图谱,打造懂业务的 AI 智能问答与 Onboarding 引擎。
2、垂直场景 AI Agent 研发: 深入洞察业务研发痛点, 以研发交付流程切入,进行工具以及项目工程的AI Ready化改造, 推进AI Code Agent完成端到端交付。
3、AI Code Review 与质量防线建设: 结合静态代码分析(AST)与大模型能力,将定制化的 AI 审查无缝接入 GitLab CI/CD 流程。针对电商防资损 / 商业化高并发低延迟的业务特性,提前拦截架构不合规或存在性能隐患的代码提交。
4、协同与边界把控: 与公司研发效能中台紧密协作,充分复用底层模型调用、计费、基础 IDE 插件等中台能力;专注于业务特有的“Context 组装”与“工作流闭环”,持续通过数据飞轮优化本地化模型的 Prompt 与微调效果。
任职要求:
【任职要求】
1、本科及以上学历,计算机或相关专业,3年以上后端开发/架构/研发效能相关经验。
2、扎实的工程能力: 熟练掌握 Java / Go / Python 中的至少两种,熟悉微服务架构、RPC 通信、消息队列及主流数据库,对复杂的大型互联网系统架构有深刻理解。
3、AI 应用开发经验: 有实际的大模型应用落地经验,熟悉 Prompt Engineering(提示词工程);熟练使用 LangChain、LlamaIndex 等框架;掌握向量数据库(如 Milvus, Pinecone 等)的使用及 RAG 系统调优方法。
4、研发效能领域知识: 熟悉研发全生命周期(DevOps),熟悉 Git 工作流、CI/CD 体系(如 GitLab CI, Jenkins),对静态代码分析(AST、SonarQube)有一定了解。
5、软技能: 具备极强的业务好奇心与同理心,能够深入一线开发/算法团队挖掘真实痛点;优秀的沟通逻辑,能清晰界定业务侧与中台的系统边界。
【加分项】
深入参与过电商交易链路、营销系统,或商业化广告引擎、数仓架构开发者优先。
参与过开源大模型开发工具、DevTools,对企业私域资产和流程有AI Native实践经验的开发者优先。
拥有从零构建企业级 Internal Developer Portal (IDP) 经验者优先。
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