快手AI平台工程化专家-【游戏事业部】
任职要求
1、具备智能Agent、RAG（检索增强生成）、Prompt Engineering等AI应用工程化经验，能独立完成从原型到生产的全流程； 2、热爱AI技术，对大语言模型（LLM）、生成式AI、强化学习等有深入理解，具备实际项目落地经验； 3、3年以上Java开发经验，基础扎实，熟悉并发编程、JVM调优、线程模型，具备良好的编码规范与系统优化能力； 4、精通高并发、分布式系统设计，熟悉Spring Boot…
工作职责
快手游戏事业部正在招募富有潜力、才华横溢的同学，围绕游戏团队管理、游戏研发、生产流程、游戏运营等场景，探索、研究和实施AI技术在游戏生产效能提质增效中的应用。结合日趋成熟的大模型及AI技术，打造领先的企业级SaaS+aPaaS解决方案，赋能游戏全生命周期，助力快手游戏高速发展。 1、负责中台AI产品的架构设计与核心模块开发，推动AI能力在游戏业务中的规模化落地； 2、深入理解业务需求，设计并实现智能Agent、RAG、大模型应用等AI解决方案的工程化体系； 3、负责AI服务的高可用架构设计，包括模型推理服务、向量检索、Prompt管理等基础设施建设； 4、梳理复杂业务流程，合理划分领域边界，抽象通用AI能力并沉淀为可复用的中台服务； 5、持续跟踪AI前沿技术，为团队引入创新方案，推动技术演进。
1、参与游戏AI、AIGC、智能工业、AI人机协作平台等产品的质量保障工作； 2、针对部门产品功能特性及设计方案，找出设计中潜在的问题，从源头保障产品质量； 3、全面详尽地对产品进行测试，找出各类bug及其根源，并协助研发工程师进行修复，直至问题得到彻底解决； 4、钻研和开发各种辅助测试工具，编写自动化测试脚本，进行性能分析和安全评估，不断提高测试效率，全方面改进产品质量和用户体验； 5、对产品每一个版本的发布风险及发布质量进行全面评估，推动产品质量及过程质量的持续改进，成为质量保证专家。
部门介绍： 业界领先的地图渲染团队，新一代智能导航的领军者。核心目标是通过导人、导车的产品形态落地，核心技术能力的升级创新，持续为导航、打车、信息、汽车的地图渲染、车道级导航、AI应用提供引擎能力支撑；还有面向未来的云渲染、数字孪生等方向的探索；团队专注地图渲染研发，技术氛围浓厚、追求产品极致，以连接真实世界，服务于广大用户的出行和生活。 部门亮点： ● 车道级导航业界领先，利用几何建模技术，最早实现了人车共导和沉浸式导航。 ● 3D视界，采用游戏化实时渲染技术，结合AI技术，创新性实现了时空互联地图。 ● 顶流产品所需要的渲染技术、图形学、几何建模等业界难题等你来挑战。 岗位职责： 1. 负责3D空间关系构建与建模算法研发； 2. 负责几何图形算法的架构设计与落地； 3. 负责道路数据的精细化渲染研发。
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的AI大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、多模态引擎研发：研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型，优化角色生成的真实性与情感表达（如虚拟助手、游戏NPC、互动剧角色），突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。
团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、多模态引擎研发：研发融合文本、视觉、语音的角色类大模型，优化角色生成的真实性与情感表达（如虚拟助手、游戏 NPC、互动剧角色），突破多模态对齐、长期记忆、行为一致性等技术难点； 2、极致性能优化：超大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新； 3、业务场景落地：支持豆包、猫箱等产品的角色生成需求，覆盖对话、创作、教育等场景，探索角色模型在智能硬件、元宇宙等领域的沉浸式交互能力； 4、前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义AI角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式。