快手智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】
任职要求
1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先； 2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳； 3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法； 4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先； 5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。 加分项： 1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历； 2、在 GitHub、Kaggle 或 ArXiv 等平台有项目/作品/论文； 3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。
工作职责
1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景； 2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用； 3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF 等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力； 4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。
1、基于快手自研的文生视频（可灵）、文生图（可图）、文生文（快意）等大语言模型和多模态模型，研发包含多媒体素材AIGC自动化创作系统与工具平台和 Chatbot、VideoCaption、VQA 等各类形态的工业级 AI Agent 系统，并应用于快手生态的内容生产与消费、内容理解与素材挖掘等各类业务场景； 2、参与研发AIGC、AI Agent等系统所依赖的关键子系统，并与算法团队合作持续迭代AIGC的内容质量与效果、AI Agent的智能化效果； 3、跟踪业界AIGC、AI Agent等内容成产、智能体的前沿进展，并将最新的大模型技术能力引入到实际业务场景中。
1、基于快手自研的文生视频（可灵）、文生图（可图）、文生文（快意）等大语言模型和多模态模型，研发包含多媒体素材AIGC自动化创作系统与工具平台和 Chatbot、VideoCaption、VQA 等各类形态的工业级 AI Agent 系统，并应用于快手生态的内容生产与消费、内容理解与素材挖掘等各类业务场景； 2、参与研发AIGC、AI Agent等系统所依赖的关键子系统，并于算法团队合作持续迭代AIGC的内容质量与效果、AI Agent的智能化效果； 3、跟踪业界AIGC、AI Agent等内容成产、智能体的前沿进展，并将最新的大模型技术能力引入到实际业务场景中。
夸克智能体团队致力于建设高度自主的大规模 AI Agent 系统，基于领先的工程基础与业务生态，已实现多领域多模态智能体的落地应用，在 AI 搜索、医疗健康、知识问答、智能创作、办公效率等核心场景形成深度应用。 我们诚邀具备扎实算法功底与研究潜力的优秀应届毕业生加入，围绕前沿 Agent 技术的进行探索与应用落地,共同推动智能体技术的发展，您将深入参与: 1. Agent 学习与优化：研究并实现前沿 Agent 训练算法，包括但不限于模仿学习、强化学习等，提升 Agent 的自主决策能力; 2. Agent 架构与能力建设：涵盖 Planning、知识检索、工具调用、长短时记忆等核心模块的设计与优化，构建高智能可扩展的 Agent 框架； 3. 多模态交互与理解：基于 LLM 与多模态技术，构建面向复杂场景的智能体交互系统，实现自然的人机协作； 4. 场景化应用与创新：深度结合业务需求，设计适配不同领域的专业 Agent，打造具备长期价值和强劲竞争力的智能助手产品。
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 团队致力于优化Qwen基础大模型的Agent能力和构建完善的LLM智能系统，实现LLM对外界的准确感知、利用与反馈。Agent的工作包括从模型侧通过 SFT、RL等提升模型的基础agent能力，让模型和 agent框架有效结合；同时也包括agent system的设计与实现，致力于agentic AI真实落地。 1. 从事Qwen基础大模型的通用agent能力优化，包括但不限于tool use、RAG、planning、memory等能力的算法研发和优化；跟进业界agent benchmark，保持Qwen的agent行业领先水平。 2. 推进agentic AI的发展，包括但不限于多模态 agent、code agent、MCP、deep research 等场景的模型优化与产品落地。 3. 研发agent system，推动AI Agent在架构和性能上的持续优化。 4. 研究、实现和优化最新的强化学习（RL）算法，确保算法的性能和可扩展性。 5. 主导数据收集、环境建模及 agent 的评估与测试工作，确保模型的稳定性和有效性。