小红书算法面试题曝光！！

小红书去年校招待遇相当亮眼！这里分享小红书2024届校招程序员岗（含算法和软开）薪资（数据来自网上各个渠道的统计，仅供参考）。

小红书校招年薪总包构成 = 月薪 x 16 + 签字费（部分有） + 期权（部分有）+ 房补（部分有）

• 普通Offer档位：24k-25k*16
• SP Offer档位：26k-29k*16
• SSP Offer档位：31k-33k*16

PS：base可能还有1.18系数，网上有看到更高base是40k（顶尖人才计划可能会更高）

比如这里有个985硕士生拿到了算法岗SSP Offer，总包近80万+（数据来自OfferShow）。

小红书2025届校招全面启动！

小红书REDstar顶尖人才计划和2025届校园招聘都已经全面启动！岗位种类和数量相当之多，强烈建议今年找工作的同学一定要去看看。

附上CVer小红书专属内推码：3PB9GIQC0OAQ

Amusi 重点介绍一下大家感兴趣的算法岗位。

PS：如果是科研学术能力很强或者编程技术能力很强的学生，强烈建议投递小红书的REDstar顶尖人才计划！

小红书的REDstar顶尖人才计划中一共有24种职位，其中大模型/多模态是绝对亮点，这也是目前全球最热门的算法岗位（大概率也是平均薪资最高的一档）。

REDstar顶尖人才计划中有视觉/NLP与多模态、多模态/NLP通用基础大模型算法方向、大模型（对齐、轻量化、压缩/推理/训练）等算法工程师岗位。

比如视觉与多模态算法工程师的岗位需求如下：

除此之外，还有图像（增强/渲染）、机器学习（商业/社区/中台/交易）、风控、广告/数据引擎和AI音频等算法岗位以及云原生、数据库等开发岗位。

小红书的2025届校园招聘中一共有49种职位，有一些是上述同名的算法工程师岗位，以及开发工程师（Java、C++、Android、iOS、鸿蒙、客户端、前端）等等岗位。

比如图像增强算法工程师的岗位需求如下：

这么多算法岗和开发岗，总有一款适合你！

小红书多模态算法工程师面试题曝光

9月11日，小红书招聘团队开展了视觉与多模态算法工程师等岗位的模拟面试直播活动！

直播嘉宾：视觉与多模态算法工程师岗位的面试官是汤神，他是小红书智能创作技术的负责人；该岗位面试者是一位来自浙江大学的在读博士生。

Amusi 全程观看了这个模拟面试直播，收集了一些很有参考价值的面试题。总结如下：

技术面试题

• 你如何衡量生成的图片是否足够好？会关注哪些指标？
• 你的图文一致性主要使用哪些具体指标？
• 解决中文或者英文的文生图问题的复杂程度有何差异？
• 请问你目前所做的工作在实际落地场景中还有哪些解决不好的case？你准备如何继续解决？
• 你认为在不同的自然背景条件下的文字渲染效果有何差异或者存在哪些不足之处？
• 在提升图片美感方面还做过哪些尝试或者反馈？
• 如何定义这种构图美观度？

常规面试题

• 自我介绍
• 请你介绍一篇论文的代表作，并且阐述论文主要解决的问题
• 介绍你最满意的项目
• 在项目过程中遇到的核心业务和技术难点，你提出了何种解决方案，取得了何种结果
• 你在xxx公司做的这个项目中，你认为效果做得很好后，下游会如何使用？
• 我想了解你后续的职业、技术方向的偏好或者职业选择会怎么样？

上面的面试题不仅深入考核了面试者的技术能力，还考察了面试者的思维能力。

模拟面试的最后，汤神还给了面试者一个小建议：该面试者实习期间的经历与科研经历差异较大，我建议在后续职业发展中尽量深入钻研1、2个topic，这样对其职业发展更有利。

在该模拟面试直播中，有不少观看的同学在直播平台上提问：多模态算法工程师需要具备哪些硬性技能？

汤神：我认为在面试过程中主要关注两个方面。第一个方面是你是否对前沿技术或者技术趋势有自己的判断，包括当前文生图阶段还有哪些问题无法解决以及你有哪些可能的解法。如果你有许多想法，那么我认为这非常加分。

第二个方面，我认为通常在面试环节中会给一些特定任务，以检验同学对于该问题的拆解能力，这对于业务中问题的抽象和拆解能力也是非常重要的一环。

汤神：我注意到有些同学提到不同技术方向的发展路线。我认为算法方向，校招中两类同学在后续职业发展中会比较有优势。

第一类是向技术深度发展的同学，他们能够定义并且解决业务中抽象出的技术问题。这些同学往往对前沿技术趋势比较敏感，并敢于挑战有难度的问题，即具备技术深度且愿意解决核心技术难题。

第二类是业务型同学，这类同学在校招入职之后，往往能够快速成长在一些项目中，具有责任感，对项目的目标、完成情况以及拆解目标都非常清晰。技术也是他们解决业务问题的关键手段，这类同学具有较强优势，可以向业务型发展。

除了上述面试题和汤神的求职建议之外，Amusi还在模拟面试中注意到汤神透露了：目前小红书主要在文生图和图生图的方向探索更多一点，所以相关方向的同学一定要重点关注小红书的这类岗位和产品。

小红书校招答疑重点

除了技术岗位模拟面试之外，小红书还针对校招开展了一系列答疑活动。

9月10日，小红书校招直播嘉宾：小红书技术副总裁风笛、牛客CEO叶向宇以及靠谱“学长”蒲熠星。

Amusi 下面带你复盘小红书校招直播答疑分享，重点关注小红书技术副总裁风笛分享小红书校招的注意事项和技巧，看看有哪些值得大家学习的经验！

同学提问：小红书的面试官最关注哪些部分？

风笛：首先是候选人学习的课程同岗位要求中技能与技术部分的契合度。

其次是实习经历。虽然经验是加分项，但是更重要的是候选人在面试时会标注问题点，并询问关键细节。核心是看他的素质，包括学习能力、认知和基础素质是否足够优秀。

第三部分是软素质。我们会关注候选人是否了解小红书这样的内容社区产品，这并非是指他做过相关实习，而是看他是否了解APP背后的用户体感。此外，在学校参与的活动、社会实践、在学生会做的工作，这些都有助于同学在职业化过程中更快融入。

牛客CEO叶向宇提问：由于牛客平台技术同学较多，我想帮大家问问。技术同学去小红书，目前竞争非常激烈，有什么建议给同学们？

风笛：技术类面试分为两大类，一大类是工程类岗位，另一大类是算法类岗位。

首先，公共部分涉及到编码基础考核，无论是算法还是工程，都需要熟悉基本数据结构和常用算法，并非大家刷牛客遇到的难题。大家还是要掌握基本编程技能，能熟练编写程序，注意编码风格是否简洁、注释是否合适。

其次是需要熟悉电子白板编码的系统。有同学平时在纸上练习写code，突然使用牛客等online平台时容易慌张，紧张到写不出来。使用在线白板时，编码调试未通过属于常见现象，甚至存在打字错误和编译错误等问题。这时不必慌张，一次通过非常好，即使当时无法通过，也可以向面试官介绍代码思路，讲清楚算法设计。

在学校和实习过程中的项目经历，特别是自己参与的关键部分，解决了什么困难，需要稍微准备一下，避免临时被问到答不上来。这样面试官可能会认为你写的是项目组的工作而非自己的工作。

在简历中需要注意关键用词，比如有的简历写精通很多东西，给面试官带来困惑。你会被追着问是不是真的精通，最后反而变成了减分项。不如写自己真的很熟悉的领域。对于技术类同学，建议掌握一门在工业开发中常用的编程语言。

同学在面试中会被询问代表作论文中的内容。有些候选人的代表作论文可能已经过去一两年了，同样需要准备主要的contribution和细节等。

如果远程参加面试，准备好自己过去的作品，GitHub网站和PPT等也可以辅助介绍。

连麦同学提问：我申请了多模态岗位，请问在多模态技术方面，学术界的新技术从发现到最后应用到实际业务中需要经过哪些步骤？我们需要哪些能力？

风笛：这是一个非常好的问题，在人工智能算法领域，我们经常会遇到这类问题。通常会有几种路径迭代算法。第一种路径是从现有数据和系统体验中找到问题，然后再去工业界或者学术界寻找方法。在这种情况下，它有钉子存在，需要寻找哪把锤子能将钉子击中，解决问题。你提到的问题则是学术界先行提出方法。

通常在论文中会报告这种方法在哪些数据集上具有优势，比搜索基线要好很多。我们需要特别关注主要方法，例如在contribution部分，他们做出了哪些贡献以及为什么提出了新的方法。论文第二节会提到related work，它可能解决应用的一些问题域，你需要关注的是在实际业务中，新方法对于这些已有的工业领域有哪些较好的启发。

在应用时需要特别注意，你是做微创新还是大创新，其中大创新通常很难从related work直接推出。采用刚才提到的方法通常可以进行跨领域的微创新，以Transformer为例，它最早是从NLP领域提出的方法，CV中是不使用的，而把Transformer应用于CV领域，那就是结合的方法。在应用问题和数据集上测试可能会带来不同的收获。关键的里程碑是找到它能解决的问题。从问题出发向前走，就会变成解题，这是大家比较熟悉的方法，这会让整个落地应用变得顺畅。

连麦同学提问：您认为小红书是一家怎样的公司？对年轻人的吸引力在哪里？

风笛：作为工程师，过去大家经常交流的内容主要是代码、程序和各种硬件等，小红书鼓励将技术和人文相结合，所做的社区业务也让更多普通人在社区中得到帮助。

在设计系统、搜索和推荐算法时，行业里一些推荐系统可能具有较强的效率导向，希望能够推出最热门的产品，尽早发现并将其推荐给更多用户。小红书的做法则是将一半的内容提供给普通用户。

小红书做的是非常年轻的社区产品形态和UGC内容，用户将自己的多元生活方式分享到内容社区。每年82小红书日，大家都不用上班，去gap一天，公司请员工去体验小红书上的100种不同的生活方式。不久前，我们连续举办了三天的马路生活节。这些都是年轻人非常喜欢的生活方式。我们的员工会和社区用户互动，工作日常与各种运营活动融合在了一起，这也是这家公司与众不同的地方。

连麦同学提问：REDstar与普通校招有何区别？

主持人：REDstar是小红书面向全球高校顶尖技术人才发起的专属人才计划，与普通校招对比。一方面是岗位方向的不同，REDstar更多聚焦在大模型、自然语言处理、多媒体算法、多模态音视频等前沿技术方向。普通校招的岗位方向非常多，覆盖面更广，例如前后端开发、产品设计。今年我们推出了两个针对非技术同学的管培生项目，即商业化和HR管培生。另一个吸引人的点是REDstar薪酬更高，上不封顶，并将提供定制的专属培养方案。我们希望REDstar同学除了在某个领域有定向和深度研究之外，也在竞赛和顶会上有卓越表现。

风笛：REDstar会关注刚才主持人提到的技术体系比较重要的前沿探索方向，在这些方向上能够达到第一梯队的研究水平。除了算法领域之外，在研发类，特别是在云原生等前沿技术方向上，有好的开源项目和突出贡献也可以成为REDstar。

连麦同学提问：我目前在中科院计算所读博士，专业方向是大模型和高性能计算。小红书REDstar是为对标华为天才少年级别设立的岗位，虽然我听说是这样，但是不一定准确。请问小红书为这个岗位的同学提供了怎样的平台？大家可能不仅为了获得高报酬，而且还想了解自己在这里可以取得哪些进步。

风笛：我们提供了各领域Top的发挥场景。举例说明，我们在大模型高性能并发训练上进行了基础模型的持续训练。在持续训练方面，我们需要大规模高性能并行系统设计，这对应我们的算力结构是异构，既有国产型算力，也有英伟达的算力。它本身的调度加上混合云架构，跨云之间的任务调度等都是新的挑战，尤其是结合当前的高性能推理和大模型规模化应用领域，有非常多的技术挑战。包括在不同类型的GPU甚至没有GPU的场景下，如何支持新的算子和框架？结合复杂的异构算力，这仍然是一个较热门的新挑战领域。

另外将云端模型与端侧模型结合，为用户提供更强的推理框架与架构。这是一个热门领域，这些技术方向都会提供给REDstar，加入后可以在一线前沿方向上进行工作。每个REDstar在公司的技术体系中提供专家导师，结合具体的技术应用和前沿问题，做出有价值的东西。

我们招到的REDstar在加入的半年到7~8个月期间都有一些非常出色的工作，并且在一流的顶会上发表。这是企业内的工作，而非实验室工作的延伸。因此，过往的REDstar实践经验非常好，小红书能够让这些优秀的同学得到较好的发展。

连麦同学提问：相较于其他互联网公司，小红书目前的技术优势体现在哪里？

风笛：解决的问题域和技术栈的选型不同。小红书已经成立11年，仍在用户体量和规模方面快速发展。我们面向亿级DAU的技术架构体系选型在近几年已经实现了高速迭代。开始晚的好处是包袱会轻一些，在很多技术选型上选择比较新。例如目前在工程架构体系中，我们的选型是采用混合云原生架构体系。在许多用户规模较大的公司中，情况并非如此。当技术栈底层架构选型不同时，面临的问题域也就不同。

第二个问题与我们的业务特点有关。我们的搜索、推荐以及内容创作发布是结合社区UGC的去中心化分发，在这里，它的技术优势体现在强的应用导向。对于这样的系统和算法设计，它的牵引方向也不同，采用的方式和整个技术体系也会对应扩展出来。现在整个互联网行业比较缺少的是增长点。当你拥有这些增长点之后，许多新技术需求和可能性会迸发出来。
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四、AI大模型商业化落地方案

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