主分类：Agent系统开发
辅助：计算机视觉与图像感知算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "算法工程师 -【综效线-企业应用部】",
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司，业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"degree": "计算机、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "算法工程师 -【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D12188\n发布时间：2026-03-12\n\n岗位职责\n1. 参与公司核心 AI 能力建设，围绕大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）、多模态大模型和 Agent 设计并落地企业级应用方案；\n2. 负责典型 CV / 多模态任务（如图像/视频理解、OCR、文档理解、检测与识别等）的模型选型、训练、评估与优化，并推动在真实业务场景中的上线与迭代；\n3. 将 LLM 与视觉/多模态能力结合，设计与搭建智能 Agent 系统，包括任务拆解、工具/接口调用编排、多轮对话逻辑、简单工作流管理等，用于文档理解助手、流程自动化 Agent、多模态问答等业务场景；\n4. 参与从需求调研、技术方案设计、模型与 Agent 实施到上线运维的全流程，与产品、工程和业务团队紧密协作，持续优化算法效果和业务体验，为业务效率提升和决策提供智能支持。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握 Python 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础；\n3. 具备一定计算机视觉实战经验，熟悉分类、检测、分割、OCR、文档理解等常见任务，以及 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；\n4. 理解大语言模型及多模态模型的基本原理与应用方式，熟悉常见开源或商用模型生态，有相关项目实践者优先；\n5. 对 Agent 搭建有基本认识或实践经验之一：\n- 使用 LLM 进行工具/函数/API 调用，完成简单任务编排或流程自动化；\n- 有对话式助手、知识问答 Agent、流程机器人等相关项目经验；\n6. 具备良好的问题抽象能力、学习能力和团队协作能力，愿意持续跟进前沿技术并推动在业务中的落地。\n加分项\n1. 在 CV、多模态、NLP、Agent 等相关方向有顶会/期刊论文；\n2. 有成熟落地项目或高质量开源项目经验，尤其是多模态或 Agent 相关；\n3. 有大模型微调、RAG、Agent 框架使用经验，或大规模部署、模型压缩与加速经验。",
"requirements_text": "算法工程师 -【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D12188\n发布时间：2026-03-12\n\n岗位职责\n1. 参与公司核心 AI 能力建设，围绕大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）、多模态大模型和 Agent 设计并落地企业级应用方案；\n2. 负责典型 CV / 多模态任务（如图像/视频理解、OCR、文档理解、检测与识别等）的模型选型、训练、评估与优化，并推动在真实业务场景中的上线与迭代；\n3. 将 LLM 与视觉/多模态能力结合，设计与搭建智能 Agent 系统，包括任务拆解、工具/接口调用编排、多轮对话逻辑、简单工作流管理等，用于文档理解助手、流程自动化 Agent、多模态问答等业务场景；\n4. 参与从需求调研、技术方案设计、模型与 Agent 实施到上线运维的全流程，与产品、工程和业务团队紧密协作，持续优化算法效果和业务体验，为业务效率提升和决策提供智能支持。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握 Python 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础；\n3. 具备一定计算机视觉实战经验，熟悉分类、检测、分割、OCR、文档理解等常见任务，以及 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；\n4. 理解大语言模型及多模态模型的基本原理与应用方式，熟悉常见开源或商用模型生态，有相关项目实践者优先；\n5. 对 Agent 搭建有基本认识或实践经验之一：\n- 使用 LLM 进行工具/函数/API 调用，完成简单任务编排或流程自动化；\n- 有对话式助手、知识问答 Agent、流程机器人等相关项目经验；\n6. 具备良好的问题抽象能力、学习能力和团队协作能力，愿意持续跟进前沿技术并推动在业务中的落地。\n加分项\n1. 在 CV、多模态、NLP、Agent 等相关方向有顶会/期刊论文；\n2. 有成熟落地项目或高质量开源项目经验，尤其是多模态或 Agent 相关；\n3. 有大模型微调、RAG、Agent 框架使用经验，或大规模部署、模型压缩与加速经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"自然语言处理",
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"数据结构",
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"团队协作",
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"招聘",
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"检索增强生成"
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"fulltext": "算法工程师 -【综效线-企业应用部】\n算法工程师 -【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D12188\n发布时间：2026-03-12\n\n岗位职责\n1. 参与公司核心 AI 能力建设，围绕大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）、多模态大模型和 Agent 设计并落地企业级应用方案；\n2. 负责典型 CV / 多模态任务（如图像/视频理解、OCR、文档理解、检测与识别等）的模型选型、训练、评估与优化，并推动在真实业务场景中的上线与迭代；\n3. 将 LLM 与视觉/多模态能力结合，设计与搭建智能 Agent 系统，包括任务拆解、工具/接口调用编排、多轮对话逻辑、简单工作流管理等，用于文档理解助手、流程自动化 Agent、多模态问答等业务场景；\n4. 参与从需求调研、技术方案设计、模型与 Agent 实施到上线运维的全流程，与产品、工程和业务团队紧密协作，持续优化算法效果和业务体验，为业务效率提升和决策提供智能支持。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握 Python 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础；\n3. 具备一定计算机视觉实战经验，熟悉分类、检测、分割、OCR、文档理解等常见任务，以及 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；\n4. 理解大语言模型及多模态模型的基本原理与应用方式，熟悉常见开源或商用模型生态，有相关项目实践者优先；\n5. 对 Agent 搭建有基本认识或实践经验之一：\n- 使用 LLM 进行工具/函数/API 调用，完成简单任务编排或流程自动化；\n- 有对话式助手、知识问答 Agent、流程机器人等相关项目经验；\n6. 具备良好的问题抽象能力、学习能力和团队协作能力，愿意持续跟进前沿技术并推动在业务中的落地。\n加分项\n1. 在 CV、多模态、NLP、Agent 等相关方向有顶会/期刊论文；\n2. 有成熟落地项目或高质量开源项目经验，尤其是多模态或 Agent 相关；\n3. 有大模型微调、RAG、Agent 框架使用经验，或大规模部署、模型压缩与加速经验。\n算法工程师 -【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D12188\n发布时间：2026-03-12\n\n岗位职责\n1. 参与公司核心 AI 能力建设，围绕大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）、多模态大模型和 Agent 设计并落地企业级应用方案；\n2. 负责典型 CV / 多模态任务（如图像/视频理解、OCR、文档理解、检测与识别等）的模型选型、训练、评估与优化，并推动在真实业务场景中的上线与迭代；\n3. 将 LLM 与视觉/多模态能力结合，设计与搭建智能 Agent 系统，包括任务拆解、工具/接口调用编排、多轮对话逻辑、简单工作流管理等，用于文档理解助手、流程自动化 Agent、多模态问答等业务场景；\n4. 参与从需求调研、技术方案设计、模型与 Agent 实施到上线运维的全流程，与产品、工程和业务团队紧密协作，持续优化算法效果和业务体验，为业务效率提升和决策提供智能支持。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握 Python 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础；\n3. 具备一定计算机视觉实战经验，熟悉分类、检测、分割、OCR、文档理解等常见任务，以及 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；\n4. 理解大语言模型及多模态模型的基本原理与应用方式，熟悉常见开源或商用模型生态，有相关项目实践者优先；\n5. 对 Agent 搭建有基本认识或实践经验之一：\n- 使用 LLM 进行工具/函数/API 调用，完成简单任务编排或流程自动化；\n- 有对话式助手、知识问答 Agent、流程机器人等相关项目经验；\n6. 具备良好的问题抽象能力、学习能力和团队协作能力，愿意持续跟进前沿技术并推动在业务中的落地。\n加分项\n1. 在 CV、多模态、NLP、Agent 等相关方向有顶会/期刊论文；\n2. 有成熟落地项目或高质量开源项目经验，尤其是多模态或 Agent 相关；\n3. 有大模型微调、RAG、Agent 框架使用经验，或大规模部署、模型压缩与加速经验。\n算法工程师 -【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D12188\n发布时间：2026-03-12\n\n岗位职责\n1. 参与公司核心 AI 能力建设，围绕大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）、多模态大模型和 Agent 设计并落地企业级应用方案；\n2. 负责典型 CV / 多模态任务（如图像/视频理解、OCR、文档理解、检测与识别等）的模型选型、训练、评估与优化，并推动在真实业务场景中的上线与迭代；\n3. 将 LLM 与视觉/多模态能力结合，设计与搭建智能 Agent 系统，包括任务拆解、工具/接口调用编排、多轮对话逻辑、简单工作流管理等，用于文档理解助手、流程自动化 Agent、多模态问答等业务场景；\n4. 参与从需求调研、技术方案设计、模型与 Agent 实施到上线运维的全流程，与产品、工程和业务团队紧密协作，持续优化算法效果和业务体验，为业务效率提升和决策提供智能支持。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握 Python 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础；\n3. 具备一定计算机视觉实战经验，熟悉分类、检测、分割、OCR、文档理解等常见任务，以及 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；\n4. 理解大语言模型及多模态模型的基本原理与应用方式，熟悉常见开源或商用模型生态，有相关项目实践者优先；\n5. 对 Agent 搭建有基本认识或实践经验之一：\n- 使用 LLM 进行工具/函数/API 调用，完成简单任务编排或流程自动化；\n- 有对话式助手、知识问答 Agent、流程机器人等相关项目经验；\n6. 具备良好的问题抽象能力、学习能力和团队协作能力，愿意持续跟进前沿技术并推动在业务中的落地。\n加分项\n1. 在 CV、多模态、NLP、Agent 等相关方向有顶会/期刊论文；\n2. 有成熟落地项目或高质量开源项目经验，尤其是多模态或 Agent 相关；\n3. 有大模型微调、RAG、Agent 框架使用经验，或大规模部署、模型压缩与加速经验。",
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