快手AI Agent算法专家（智能创作方向）
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先； 2、精通 Python，具备扎实的 C/C++/Go/Java（至少一门）基础，具备优秀的软件工程能力与系统设计能力，追求高质量代码实现； 3、深入理解 Transformer 架构及大模型（LLM/VLM/Reasoning Model）原理；熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；掌握机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等相关基础理论； 4、熟悉主流 AIGC 与多模态生成技术，包括但不限于 Stable Diffusion、ControlNet、LoRA、视频生成与编辑等相关方向； 5、深入理解 Agent 核心范式，包括 Planning、Reasoning、Tool Use、Memory、RAG、Workflow、Multi-Agent 等；熟悉 MCP、Function Calling、Structured Output 等 Agent 生态技术； 6、具备极强的…
工作职责
1、负责智能创作 Agent与AI 内容生产模型的设计与优化。基于大语言模型与多模态模型，构建具备自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）、RAG 增强、多 Agent 协作及复杂 Workflow 编排能力的内容创作系统，覆盖剧本创作、分镜生成、角色设定、视频生成、内容编辑等复杂内容生成流程，持续提升生成效果、可控性与一致性； 2、负责 AIGC 图像与视频生成算法研发，包括 T2I、I2I、T2V、TI2V、视频编辑、条件控制生成等方向，推动生成模型在内容创作场景中的规模化落地； 3、探索 Agentic Framework 下的多模态内容创作系统，推动 LLM、VLM、视频生成模型与外部工具深度结合，构建理解、规划、生成、编辑一体化的智能创作 Agent； 4、与产品、工程团队协同，沉淀可复用的创作 Skill、Workflow 与评测体系，通过数据回流持续优化核心指标。
1. 主导基于阿里云PAI平台的大模型与多模态Agent工具链建设，涵盖数据处理、预训练、SFT、模型蒸馏、强化学习等全栈训练能力，打造高效、易用、可扩展的Agent开发基础设施，赋能千行百业智能化升级。 2. 面向ChatBI、智能运维机器人等核心场景，构建端到端的Agent算法解决方案，持续优化模型效果、推理性能与用户体验，树立行业最佳实践标杆。 3. 深度理解企业级业务需求，具备将复杂业务问题抽象为通用算法范式的能力，通过标准化、产品化工具实现客户需求的快速复制与规模化落地。 4. 紧跟全球大模型与多模态前沿技术演进，在算法效能、架构创新与工程落地方面持续突破，推动技术成果转化为学术影响力与商业价值。
1、负责 AI Agent 核心能力的研发与优化，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具调用（Tool Use）、长期/短期记忆（Memory）、RAG 增强、Workflow 编排、多智能体协同（Multi-Agent）及复杂长链路任务执行； 2、负责 Agent Framework 与 Agent Runtime 的设计与研发，包括 Tool Calling、Memory System、Workflow Engine、Sandbox、Agent Gateway、Skill System 等核心模块，探索长期运行（Persistent Agent）与自我进化（Self-improving Agent）能力； 3、应用强化学习（RL）、SFT、Preference Alignment（DPO/PPO/GRPO/RLVR 等）等技术，提升 Agent 在复杂任务中的推理、规划、执行与泛化能力； 4、参与构建 Agent 数据闭环与评测体系，包括 Agent Benchmark、Tool-use Evaluation、Long-horizon Evaluation、Trajectory Dataset 等，通过数据驱动持续优化模型与系统效果； 5、推动 AI Agent 在办公、创作、Coding、R&D、企业 Workflow Automation 等真实场景中的产品化落地与持续迭代。
1、构建电商Agent核心大脑与前沿技术落地：探索主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，构建稳定可靠的Valley-Agent基座，重点提升任务的自动规划与调度、工具调用、多模态交互及深度研究能力；持续追踪AI Agent领域的最新进展（如Codex,OpenClaw,Hermes,ClaudeCode等），引入并验证新技术的可行性，沉淀技术文档与最佳实践，推动前沿技术在国际电商治理场景的创新应用； 2、打造电商场景Skills工具集：基于电商业务系统，构建和优化一系列高性能、可复用的Skills。这包括利用小尺寸模型打造支撑高QPS场景的基础模型工具集，也包括将复杂的业务SOP（标准作业程序）封装为稳定可调用的治理Agent（如审核、RCA、立规Agent）； 3、研发与优化Agentic RL：基于主流Agent框架，并结合Post-training技术（SFT/RLHF）与强化学习（PPO/GRPO）对模型进行持续优化，建立电商大模型的Agentic RL训练体系，提升模型在复杂问题上的准确率与动态反思能力； 4、探索Agent自动化与自进化：结合Auto-Workflow与多智能体系统（MAS），一方面支持工作流的自动生成与优化，另一方面探索基于Agentic RAG和Memory机制的自进化（Self-Evolution）闭环，让Agent能够从真实交互数据中学习，持续提升其决策与执行能力； 5、构建稳定可靠的Agent基础设施：负责Agent系统的性能与稳定性优化，包括资源利用、QPS、成本控制、环境交互速度等，并沉淀通用能力，构建包含可观测性与权限体系的Agent Infra，保障系统的安全可控。
支持通用ai agent在千问/夸克业务应用中的落地研发和效果优化，包括但不限于通用ai agent，深入理解大模型和通用ai agent运行原理，明确提升通用ai agent效果的核心技术方向。 负责ai agent的框架构建，agent与工具调用的优化，相关场景下大模型的优化，将ai agent框架、工具、大模型有效结合，为通用ai agent效果提供最佳的使用体验。 跟进行业通用ai agent和大模型前沿技术进展，结合公司业务需求进行技术创新和业务优化，保持公司在通用ai agent应用领域的技术领先性。