快手大模型应用架构师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业。具有扎实的 C++ 编程功底； 2、5年以上互联网服务相关行业研发经验，具有良好的团队协作、沟通能力和解决问题的能力； 3、熟悉 LLM 对话大模型的技术发展，熟悉深度学习、自然语言处理、对话系统； 4、熟悉并能合理运用后端研发常用技术包括而不限于：存储、缓存、消息、搜索、微服务等； 5、有…
工作职责
1、负责大模型 RAG 和 Agent 框架多个模块的开发和升级工作，攻坚工程技术难点； 2、负责多模态对话、人机对话等新交互形态在产品应用中的设计和开发； 3、参与大模型 Ecosystem 解决方案的制定，推动平台/产品的稳定性、性能、开放性和扩展性建设。
负责AI应用探索类项目，工作包括/不限于：在线系统架构设计、在/离线数据生产链路设计、业务转化效果优化方案设计、系统性能优化、算法工程技术攻坚等 负责大模型应用基础组件的建设，工作包括/不限于：记忆组件、对话分析组件、知识库等的建设 承担大模型的落地开发工作，包括但不限于RAG、大模型微调、指令数据构建、模型Fine-tuning、Prompt Engineering、模型评测等研发，提升大模型的产品化能力，促进AI基础设施的构建； 跟进公司内外AI agent方向的技术演进，开展前瞻性技术研究，探索将新技术、新理念融于入现有系统的可能性，推动公司agent技术的持续创新和竞争力提升。
1. 主导架构设计： 负责智能体平台整体架构，保障生产环境高可用、高性能及可扩展性 2. 构建Agent框架： 设计实现基于LLM的Agent核心框架，落地RAG/SFT/RL技术，支撑多智能体协作 3. 技术前沿攻坚： 追踪Agent与LLM领域技术动态，引入创新方案保持技术竞争力
1、主导 AI 虚拟陪伴系统的整体架构设计，设计并实现支撑虚拟陪伴体验的整体系统架构； 2、完善记忆管理，实现关键事件、用户偏好、对话历史的高效存储、检索与利用； 3、RAG与内容个性化 ，负责检索增强生成（RAG）系统的工程化落地，结合用户兴趣、知识库及实时数据 生成个性化交互内容。优化检索策略，提升聊天体验； 4、主导系统性能优化，解决高并发场景下的低延迟响应与资源调度问题。
1、负责大型语言模型（LLM）及生成型人工智能技术的应用开发和研究，以及团队搭建和人才培养。 2、推进大模型AI能力在CRM领域业务场景的落地和效果优化，结合SFT/RLHF方向的前沿算法持续提升业务效果天花板。 3、与工程、业务产运团队紧密合作，能够主导业务和大模型应用结合架构方向选型和解决方案交付，实现技术能力到业务价值的转化。 4、紧跟业界，追踪大模型前沿进展，积极学习新的模型结构、前沿模型认知，和业务场景应用相结合以提升效果。