入职小红书!零基础转码找实习的学习路线

#小红书校招直播来了# 这段时间又是找实习的高峰期,有很多uu在问主包是怎么才能找到第一份实习。其实主包在第一次实习的时候发过一次学习路线分享,不过这么长时间过去了,主包又有了新的感触,所以重新写了一份转码找搜广推实习的学习路线分享给大家,希望对大家有帮助。
以下是主包的一个学习路线,几个部分可以并行学习,但是一定要注意主次之分⚠️
(顺序代表主包认为的重要性顺序,仅个人意见)

1️⃣手撕(顺手学Python)
手撕一定是找到实习最关键且最容易上手的一个部分,可以说当你其他部分都很薄弱的时候,手撕就是让面试官给你通过的关键一手。
时间紧,任务重❗
找第一份实习的时候只需要反复刷力扣hot100中的easy和mid即可,日常实习90%的手撕都是hot100原题或改编。
之前没有相关算法经验的同学,建议放弃自己思考,第一遍刷题的时候,每题直接找一个能看懂思路进行复现,甚至是背诵 。第一次找实习建议至少刷三遍再去面试,最好是能做到看到题目就知道思路。力扣没准备完善千万不要着急找实习,不然可能会浪费宝贵的面试机会。
同时面试前要了解该公司手撕是核心代码模式还是ACM模式,如果不会读取输入建议提前学习下。
此外还有一些常见的非力扣手撕,包括AUC和注意力等。

2️⃣推荐系统相关项目(or自己做过的深度学习项目)
项目是你唯一能够和面试官进行交流的环节,一定一定要熟悉项目中的每个细节,包括特征工程,模型结构,模型训练,评估指标,优化过程等等。

推荐系统常见的项目主要有阿里云天池新闻推荐和kaggle otto。但是现在只是复现这两个项目有很大概率是过不了简历的,所以最好是能缝合复现经典论文模型:比如复现Wide&Deep、DeepFM、DIN、DIEN等经典推荐模型。不一定要有效果(没效果也可以编有效果),但是一定要能讲清楚原理等。
或者可以尝试复现一个生成式推荐项目,这类项目在面试中会很有亮点,大家可以自行在网上找资源。

3️⃣推荐系统和大模型
因为第一次实习之前,面试官实际上是默认你没有具体的业务经验的,所以这部分除了项目中涉及到的内容以外,只需要有个宏观的认识即可(包括推荐系统各个部分的作用与模型发展史,有时间可以再看看大厂前沿的模型)。

还有一半写不下了,可以查看图片中的内容。
祝愿每位同学都能顺利获得心仪的实习offer!
#2026校招季# #小红书校招# #校招提效赛博宝典# 互联网大厂实习 #互联网大厂# #我的秋招日记#
全部评论
强的可怕
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发布于 2025-09-08 20:11 江苏
大佬,天池新闻项目有推荐书籍或课程慢慢跟吗
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发布于 2025-09-10 14:46 北京
零基础转码进小红书?大佬请收下我的膝盖
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发布于 2025-09-09 11:44 陕西
mark
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发布于 2025-10-13 14:36 浙江
接一个同款小红书offer!
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发布于 2025-09-09 11:44 山东
主包什么bg呀
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发布于 2025-09-09 10:28 安徽
大佬在小红书那个部门啊?
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发布于 2025-09-08 10:26 北京

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前些天看了 Clawdbot 创始人的采访——这哥们单日提交 1.3k commits,一个月 6600+ 次提交,有的代码自己一句都没看过,非常恐怖。所以在不久的将来,当 AI 已经完全具备写代码的能力,人类程序员的操作空间还能剩多少?最近在实习,做大模型微调,新鲜期过了,发现不过是机械劳动,造数据 → 训模型 → 看 badcase → 然后再造数据,循环往复...这不就是Agent的ReAct范式么? (坏了,我成智能体了) 需求明确的情况下,Claude-3.5/3.6 也完全可以独立完成造数据 pipeline 的开发,偶尔会留下一些语法错误,在两三轮尝试之内也能自己修正过来......这里非要人来完成的环节并不多,只能用人来完成的理由,好像只剩人比较便宜了...? 但 AI infra、推理加速也在飞速发展,这种相对的便宜,又能持续多久呢?Clawdbot已经火到到处都在讨论,尽管目前在国内的适配有限,(门槛高是一方面,还很重要的一点是比较烧钱...)不过它对人类劳动力的节省是没办法忽视的。目前同事们普遍认为这玩意儿现在只能接入飞书写写文档,但你也知道,“目前”而已。GPT-4 推出的那年或许看上去还有点呆,但短短几年,拥有 skills 和 function call 的大模型已经可以帮你完成打开应用、查看消息、撰写文档这种复合任务——写代码又能比写飞书文档复杂多少呢?不过是接入不同的软件,阅读不同的文本,调用不同的修改命令,底层是一样的,现在 Copilot 已经做得有模有样,更别说 Clawdbot 这种具有自我进化能力的 Agent,只要 token 多,Clawdbot 完全可以给自己装一堆功能,能量超乎你想象。有人说了,我做的项目大着呢,全是屎山代码,我不信 AI 能看完,这说的其实是长上下文问题,我个人不认为是一个无法解决的问题,随着上下文窗口的扩展和长期记忆管理的研究工作不断发展,AI 总能找到方法把你的超长文本压缩成一个一个的小块,然后逐个击破(虽然目前 GPT-5.2 Codex 改我的代码还是会改着改着一片红...)有句话说得好,你怕被 AI 替代,是因为你太像 AI。你的工作流程高度标准化、可预测、可复现——接需求、看文档、查 API、写代码、测试、提交。每一步都有明确的输入输出,每一步都能被拆解成清晰的指令。这种工作方式,恰好是 AI 最擅长的。如果你的价值体现在“把业务逻辑翻译成代码”,那 AI 确实可以做得更快、更稳定、更便宜。它不会写错大小写,不会忘记边界条件,不会因为昨晚没睡好就漏掉一个判断。要想不被替代,就得做那些 AI 做不了的事,比如和产品经理撕逼,解释为什么这个需求做不了;看着三个技术方案,权衡性能、成本、开发周期,最后拍板选一个;跨部门开会,听运营讲了半天业务痛点,翻译成技术语言,还得判断她说的是真需求还是伪需求。这些事情需要判断、需要博弈、需要对人的理解, AI 暂时还做不来。但问题是,这些事情需要多少人来干?以前一个项目可能需要十个程序员,现在有了 AI,也许三个人就够了,剩下那七个人上哪去?......也许他们会转型,在行业找到新位置,也许是去卖炒粉了,说不好。但有一点感觉很明显:AI 在拉高门槛。以前你会写代码就能找到工作,现在得会“用 AI 写代码 + 理解业务 + 做技术决策”。这个组合技能,不是每个人都能凑齐的。工具会进化,但人怎么不被工具定义,可能是我们未来一段时间需要长期思考的问题。
李橙子:有句话说得好,你怕被 AI 替代,是因为你太像 AI。这句话说的很对
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