快手AI 应用全栈工程师（AI Agent/ AI应用开发）-【CodeFlicker】

1、基于大模型的应用场景，搭建高水准的前后端服务； 2、大模型能力与业务系统的深度集成，设计标准化的 Prompt Engineering 方案，搭建模型训练 Pipeline，实现从数据预处理、模型训练到模型服务的完整工程化闭环； 3、与团队紧密合作，理解业务需求，提供技术支持，共同推动项目的顺利进行。

工作职责 有赞 AI 使能团队正在打造 AI Native 产品，让它成为帮助客户更高效经营的AI Agent。为此，我们希望寻找若干热衷探索AI应用的全栈工程师。 我们相信在AI时代，产品、算法、工程的伙伴应该像创业小组一样聚集在一起，不设边界，做大量朴素的探索，这意味着： 强悍的学习能力，通过精读论文和不断尝试新技术、新框架，拓展技术视野； 思维开放、热爱动手尝试，能够自主实现端到端的项目Demo 落地； 积极乐观，在探索过程中不怕受挫，持续升级对AI技术能力和边界的认知，能预判技术对业务的潜在影响； 岗位职责 全栈开发与AI集成 - 设计实现高可用、可扩展的Agent工程架构 - 探索LLM、Agent、RL等前沿技术并深入业务，推动落地应用 任职资格 任职要求 - 计算机/数学/电子工程等相关专业本科及以上学历 - 熟练掌握至少一种主流编程语言（Java、JavaScript、Python等） - 具备扎实的计算机基础知识，包括数据结构、算法、操作系统、网络等 - 对AI技术有浓厚兴趣，有实际项目经验或参与过AI相关实践活动 - 了解基本的软件工程实践，如版本控制、测试、CI/CD等 - 具备良好的学习能力、沟通能力和团队协作精神 加分项 - 熟悉机器学习基础理论和常用算法，了解大语言模型原理 - 具备产品思维，能理解业务需求并转化为技术方案 成长建议 - 持续关注AI领域的最新技术发展，积极参与技术社区和学习交流 - 在实践中不断提升编程能力和系统设计能力，尝试解决复杂的工程问题 - 培养产品思维，思考如何将AI技术转化为有价值的产品功能 - 参与开源项目或自主开发AI应用，积累实战经验 - 学习跨学科知识，如产品设计、用户体验、业务领域知识等，提升综合解决问题的能力 - 保持技术好奇心，不断尝试新技术、新框架，拓展技术视野

1、负责AI原生应用的全栈开发，包括对话/Agent交互界面、后端服务架构、数据建模与持久化方案设计； 2、设计与构建Agent系统，涵盖多Agent协作、工具调用（MCP/Function Calling）、长期记忆管理、Context Engineering及自主规划与执行； 3、设计规模化的外部数据接入方案——包括MCP数据源集成、实时API编排、结构化数据查询、知识图谱、向量检索等，让Agent能可靠地获取和利用外部世界的信息； 4、建设AI应用的质量与安全基础设施——评测体系（Eval）、可观测性（Tracing/Logging）、安全护栏（Guardrail）、运行时行为约束与纠偏（Harness），构建持续迭代闭环； 5、设计与实现API智能路由——将长程复杂任务拆解为子任务，根据任务特征（复杂度、模态、延迟要求等）动态选择最合适的模型，在质量、效率和成本之间取得最优平衡； 6、紧跟基础模型能力演进，将新能力（长上下文、原生工具调用、模型推理等）快速转化为产品特性。

1、面向用户增长，深度参与业务讨论，探索AI技术在各场景的落地机会，提供可直接支撑增长目标的AI能力； 2、挖掘游戏玩家核心需求，联合产品等同学打造AI创新体验； 3、与产品经理、数据分析师、算法、数据工程师等角色紧密合作，精准拆解业务需求，制定高可行性的AI技术方案，推动项目从0到1的立项、上线及迭代优化； 4、负责AI系统架构搭建与技术选型，保障系统高可用、低延迟；同时探索AI研发工具的落地，通过代码生成、自动化测试等功能提升团队工程研发效率。