快手【留用实习】大模型评测工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、人工智能、大数据、统计等相关专业优先； 2、熟悉Transformer、DiT、CLIP、VAE、Diffusion Models等生成式AI模型基本原理，对大模型技术有热情和探索精神； 3、具备良好的数据化思维，能够基于数据分析结果给出分析结论； 4、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量…
工作职责
1、参与快手大模型（包括不限于大语言模型，文生图模型，文生视频模型和多模态大模型）日常评测工作和评测体系建设； 2、参与评测方案的持续迭代和优化，通过Prompt工程、自训练算法模型、NLP模型等手段，建设提升大模型评测能力； 3、参与快手大模型相关应用的迭代和效果优化，调研行业先进AI技术，并推动落地在实际项目中； 4、与相关上下游团队密切配合，评估模型效果、给出迭代建议、明确优化方向，从评测视角持续帮助模型能力提升。
1、以算法视角，参与快手大模型（包括不限于LLM，T2I，T2V、I2V、MLLM模型）评测工作和评测体系建设； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设。
1、参与 Agent 核心运行时的各项能力建设，包括任务规划、工具调用、记忆管理、多智能体协同等关键模块； 2、参与 OpenClaw 等开源 Agent 产品在快手内部的工程化落地与能力增强，包括电商、直播、短视频等业务场景； 3、参与 Agent 系统的可观测、评测、稳定性与部署体系建设，提升复杂 AI 系统的线上可用性； 4、跟踪并验证前沿 Agent / AI Infra 技术演进，推动从技术探索到业务落地的闭环。
1.端到端模型研发： 负责新一代 End-to-End 自动驾驶算法的研发，包括但不限于基于 World Model（世界模型）、Video Generation（视频生成） 或 VLM（视觉语言模型） 的驾驶策略生成。 2.模型架构探索： 探索 Transformer、State-space Model (如 Mamba)、Diffusion Model 、IL/RL在轨迹预测与决策规划中的应用，验证 Scaling Law 在自动驾驶规控领域的有效性。 3.数据闭环与评测： 搭建针对生成式规划算法的自动化评测体系，利用大模型进行数据挖掘、自动标注（Auto-labeling）及场景重建，通过数据闭环持续提升模型性能。
1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。