主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：AI训练推理与计算优化（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": "大模型数据架构工程师-【可灵AI专项】",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "D1915",
"location": "Beijing / Shenzhen",
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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": "计算机及相关专业本科及以上学历",
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"responsibilities": "大模型数据架构工程师-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing / Shenzhen\n所属部门：D1915\n发布时间：2026-08-25\n\n岗位职责\n1、负责打造可灵生成式大模型的数据基础设施，构建高性能、分布式、可扩展的数据系统，通过数据驱动模型生产，使模型可以在海量数据场景下完成高效的算法迭代；\n2、构建 agentic 数据生产体系：将数据基建能力封装为 agent 可靠调用的工具与服务，研发数据链路的编排与运行框架——让数据管线的搭建、运维、排障逐步由 agent 自主完成；\n3、攻坚以下领域之一的核心架构难题（详见任职要求的方向说明）：大规模分布式计算与调度 / 海量多模态存储 / 跨模态检索 / 大规模批量推理优化 等；\n4、建设数据管线的无人值守能力与全链路可追溯：作业级容错与自愈、自动化质量监测、数据版本化与血缘、数据实验归因体系；\n5、与算法、数据交付团队进行紧密合作，共同定义算子与数据服务的接口标准，以Co-Design方式共同提升模型效果。\n\n任职要求\n1、计算机及相关专业本科及以上学历，3 年以上基础架构方向研发经验；\n2、精通至少一种系统语言（C++/Go/Rust/Java）及 Python，有大规模生产系统的性能优化实战，吞吐/延迟/成本有可量能力；\n3、对自己深耕的技术领域，能深刻理解其技术边界，深耕领域见下方描述；\n4、具备能力抽象功底：能把复杂基建收敛为清晰的 API 与服务接口，以\"agent 能可靠调用、失败可重试、状态可观测\"为接口标准；\n5、善用 AI-coding 与大模型工具（硬性要求），认同 agentic 研发理念；\n6、沟通务实，尊重相邻方向的专业判断。\n方向长板（以下四选一，至少一个方向达到深耕水平）：\n1、分布式计算与调度：精通 Ray/Spark/Flink 之一的内核机制与调优，有亿级样本处理管线或大规模混合负载（CPU 解码 × GPU 推理）的实战；熟悉 Kubernetes 批调度、GPU 调度、潮汐混部者优先；\n2、存储与数据湖：精通对象存储/数据湖/分布式缓存之一的内核或深度实践，有海量小文件、高吞吐顺序读写、元数据规模化管理的实战；做过数据版本化或血缘系统者优先；\n3、检索与索引：精通向量检索引擎（Faiss/Milvus/自研 ANN）或大规模倒排/多维索引，有亿级 embedding 的建库、召回调优、增量更新实战；做过跨模态检索（文搜视频/以图搜视频）者优先；\n4、推理优化：精通 vLLM/SGLang/TensorRT 类推理框架，有大规模离线批量推理系统的建设经验——动态 batching、量化加速、多模型混部、显存与吞吐调优；做过视觉/多模态模型推理优化者优先。\n加分项（各方向通用）：\n1、有多模态/视频数据处理基建经验（视频编解码、GPU 视频处理管线、BMF/Ray Data 类框架）；\n2、参与过知名开源基建项目。",
"requirements_text": "大模型数据架构工程师-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing / Shenzhen\n所属部门：D1915\n发布时间：2026-08-25\n\n岗位职责\n1、负责打造可灵生成式大模型的数据基础设施，构建高性能、分布式、可扩展的数据系统，通过数据驱动模型生产，使模型可以在海量数据场景下完成高效的算法迭代；\n2、构建 agentic 数据生产体系：将数据基建能力封装为 agent 可靠调用的工具与服务，研发数据链路的编排与运行框架——让数据管线的搭建、运维、排障逐步由 agent 自主完成；\n3、攻坚以下领域之一的核心架构难题（详见任职要求的方向说明）：大规模分布式计算与调度 / 海量多模态存储 / 跨模态检索 / 大规模批量推理优化 等；\n4、建设数据管线的无人值守能力与全链路可追溯：作业级容错与自愈、自动化质量监测、数据版本化与血缘、数据实验归因体系；\n5、与算法、数据交付团队进行紧密合作，共同定义算子与数据服务的接口标准，以Co-Design方式共同提升模型效果。\n\n任职要求\n1、计算机及相关专业本科及以上学历，3 年以上基础架构方向研发经验；\n2、精通至少一种系统语言（C++/Go/Rust/Java）及 Python，有大规模生产系统的性能优化实战，吞吐/延迟/成本有可量能力；\n3、对自己深耕的技术领域，能深刻理解其技术边界，深耕领域见下方描述；\n4、具备能力抽象功底：能把复杂基建收敛为清晰的 API 与服务接口，以\"agent 能可靠调用、失败可重试、状态可观测\"为接口标准；\n5、善用 AI-coding 与大模型工具（硬性要求），认同 agentic 研发理念；\n6、沟通务实，尊重相邻方向的专业判断。\n方向长板（以下四选一，至少一个方向达到深耕水平）：\n1、分布式计算与调度：精通 Ray/Spark/Flink 之一的内核机制与调优，有亿级样本处理管线或大规模混合负载（CPU 解码 × GPU 推理）的实战；熟悉 Kubernetes 批调度、GPU 调度、潮汐混部者优先；\n2、存储与数据湖：精通对象存储/数据湖/分布式缓存之一的内核或深度实践，有海量小文件、高吞吐顺序读写、元数据规模化管理的实战；做过数据版本化或血缘系统者优先；\n3、检索与索引：精通向量检索引擎（Faiss/Milvus/自研 ANN）或大规模倒排/多维索引，有亿级 embedding 的建库、召回调优、增量更新实战；做过跨模态检索（文搜视频/以图搜视频）者优先；\n4、推理优化：精通 vLLM/SGLang/TensorRT 类推理框架，有大规模离线批量推理系统的建设经验——动态 batching、量化加速、多模型混部、显存与吞吐调优；做过视觉/多模态模型推理优化者优先。\n加分项（各方向通用）：\n1、有多模态/视频数据处理基建经验（视频编解码、GPU 视频处理管线、BMF/Ray Data 类框架）；\n2、参与过知名开源基建项目。",
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"Python",
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"性能优化",
"招聘",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "熟悉 Kubernetes 批调度、GPU 调度、潮汐混部者优先；做过数据版本化或血缘系统者优先；做过跨模态检索（文搜视频/以图搜视频）者优先；做过视觉/多模态模型推理优化者优先；加分项（各方向通用）：",
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