快手AI应用工程师（音视频方向）
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学专业优先； 2、对大模型的底层原理有基本理解，能跟踪LLM和多模态模型领域的前沿技术动向； 3、扎实的编程基础，对数据结构、算法有深入了解，熟练掌握Python/C++等主流语言一种或多种； 4、熟悉PyTorch、TensorFlow、 ONNX、huggingface、transformers等框架和库的一种或多种； 5、熟悉SFT、HFRL等方法…
工作职责
1、研究前沿LLM、多模态模型到视频生产、视频消费的应用技术； 2、应用前沿模型，提高业务产品的性能和用户体验； 3、应用前沿模型，提高音视频点播技术领域全链路效能； 4、研究前沿模型的对齐、优化、评估等相关技术，以提升模型在业务领域的整体表现； 5、面向业务场景和点播技术领域建设数据集，包括数据采集、支持标注工具、数据分析等； 6、为业务产品提供AI解决方案，包括但不限于AI智能体、AI工作流等。
AI应用方案设计：围绕充电宝业务场景（用户运营、资产调度、客户管理、出海等），设计AI应用解决方案，将大模型能力转化为可落地的业务价值; AI工程落地：负责AI能力的工程化封装与交付，推动AI从技术验证到业务闭环，持续交付可量化的业务结果; Prompt工程与Agent编排：设计高质量的Prompt策略和Agent工作流，实现复杂业务逻辑的AI自动化处理，持续优化效果和成本; AI效果评估与迭代：建立AI应用的效果评估体系（准确率、成本、用户体验等），基于数据反馈持续优化模型选型、Prompt策略和系统架构; 行业洞察与技术选型：持续跟踪AI应用层的行业最佳实践和前沿方案，评估新模型、新工具、新框架对业务的适用性，输出技术选型建议.
1. 参与智能应用的全栈研发，构建稳定易用的 AI 驱动功能模块； 2. 探索并整合主流 AI 技术（如大模型、图像识别、智能接口等）到具体场景； 3. 为其他产品或运营团队提供 AI 赋能：开发内部AI工具、技术接口或解决方案； 4. 持续优化系统性能与产品体验，用工程化思维提升智能应用的可用性； 5. 跟踪新技术趋势，探索能提升团队效率的AI方案。
1. 参与智能应用的全栈研发，构建稳定易用的 AI 驱动功能模块； 2. 探索并整合主流 AI 技术（如大模型、图像识别、智能接口等）到具体场景； 3. 为其他产品或运营团队提供 AI 赋能：开发内部AI工具、技术接口或解决方案； 4. 持续优化系统性能与产品体验，用工程化思维提升智能应用的可用性； 5. 跟踪新技术趋势，探索能提升团队效率的AI方案。
1、设计并开发基于 LLM/多模态模型的应用、服务与工作流（含 Agent 化编排）。 2、通过上下文工程、MCP调用、SKILLS设计、RAG等手段提升输出质量、稳定性与可控性。 3、集成并封装主流模型服务商 API，优化吞吐、延迟、成本与可扩展性，保障线上 SLA。 4、建立评测体系与回归机制（离线评测/在线 A/B），并搭建可观测性与监控告警（质量、延迟、成本、失败率等）。 5、与产品、业务、设计、后端/前端团队协作，推动 AI 功能在现有产品中的端到端落地。 6、编写技术文档、工程规范与最佳实践，推动团队工程化与知识沉淀。 7、持续跟踪生成式 AI 领域进展（模型、Agent、RAG、评测、安全等），并将成熟方案快速应用到生产环境。