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大模型Agent研发实习生 - 【综效线-企业应用部】

快手

  • Beijing
  • J0012

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岗位职责

我们是快手企业应用团队,致力于将前沿的大模型(LLM)和智能 Agent 技术应用于企业级场景。团队负责搭建和维护支撑采购、法务行政、资产管理等业务的核心后台系统,并探索基于大模型的智能体(Agent)在如需求预测、合同审核、供应商评估等场景中的落地。我们采用微服务架构,使用容器化部署以及现代 DevOps 流程,鼓励技术创新和跨学科协作。

  1. 参与企业应用级智能 Agent 的设计与开发,基于公司业务需求构建可调用的大模型服务和业务逻辑接口;
  2. 使用 Python/Go/Java 等语言以及开源框架(如 LangChain、LLamaIndex 等)开发和集成大语言模型,构建具备对话、信息检索、自动决策能力的 Agent;
  3. 根据业务场景设计和优化 Prompt,探索 Agent 在采购、法务行政、资产管理领域的实际应用,包括需求预测、智能审查、自动生成报告等;
  4. 负责相关微服务的开发与部署,设计高可用的 API 接口,与现有业务系统对接,实现数据流通和模型调用;
  5. 对接第三方模型服务(如 OpenAI、国内大模型平台等),进行模型评估、调优和性能监控,保障服务稳定性;
  6. 与产品、算法、前端和运维团队紧密合作,推动智能 Agent 项目的快速迭代与上线,并持续跟进效果反馈进行优化。

职位要求

  1. 计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科或硕士在读,对生成式 AI 和智能 Agent 有浓厚兴趣;
  2. 熟悉一门以上编程语言(Python 优先,或 Go/Java),有良好的算法和数据结构基础;
  3. 理解大语言模型的基本原理,有调用或集成 LLM 的实践经验,熟悉常用 AI 接口(如 OpenAI API)或国产大模型平台,有微调经验优先考虑;
  4. 了解 LangChain、LLamaIndex 等 Agent 开发框架的使用,具备基本的 Prompt 设计与优化能力;
  5. 熟悉 Web 服务端开发,了解 RESTful API 设计,具备微服务和容器化(Docker/K8s)基础,熟悉常用数据库和缓存、消息队列等组件的使用;
  6. 有良好的团队合作和沟通能力,能与产品经理、算法工程师和前端开发高效协作;
  7. 学习能力强,乐于探索新技术和快速迭代,对企业数字化转型和智能化有热情。 加分项:
  8. 有 AI/NLP 项目或实习经验者优先,尤其是基于大模型的 Agent 开发,或微调等项目;
  9. 参与过开源项目或个人作品中集成大模型能力者优先。

有些机会,只在官网短暂出现

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