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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:26567

AI应用开发实习生 - 【综效线-企业应用部】

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:AI应用开发(非Agent)
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "AI应用开发实习生 - 【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7494\n发布时间:2025-09-17\n\n岗位职责\n1. 协同业务部门识别AI应用机会点,设计并落地面向具体业务场景的AI解决方案,提升业务流程效率与智能化水平;\n2. 探索前沿AI技术,包括但不限于多模态大模型、Agent架构设计、RAG技术优化、工具调用链路设计等,并快速构建原型验证技术可行性;\n3. 跟踪AI技术发展趋势,深度研究相关产品、开源项目、前沿论文,提炼核心技术要点并在团队中分享,推动技术创新应用;\n4. 设计并实现企业应用各业务领域的AI增强解决方案,包括但不限于智能数据分析、自然语言处理、文本理解与生成、知识图谱构建等能力的整合;\n5. 参与构建企业级AI中台能力,为各业务线提供统一的AI服务接口和能力抽象,实现AI能力的标准化输出和复用;\n6. 参与制定企业AI能力建设规划,评估业务场景的AI适用性,提供AI赋能方案的技术可行性分析;\n7. 参与AI应用的全栈开发,从模型调优到应用部署,具备端到端的实现能力;\n8. 对复杂AI应用场景进行任务分解和流程优化,结合上下文工程、多轮对话管理、RAG架构设计等技术,通过实验验证解决方案的有效性和合理性。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历,计算机相关专业优先,熟练掌握Java或Python,具备扎实的计算机基础(数据结构、算法、面向对象设计);\n2. 熟悉多线程编程,了解常用的开源分布式中间件、缓存、消息队列、数据库等技术;\n3. 具备强烈的好奇心和开放的心态,能够积极主动地学习AI及相关领域的前沿知识,思维开拓、逻辑严密;\n4. 了解主流大语言模型的应用开发,熟悉Prompt Engineering和LLM应用框架;\n5. 具备快速学习和实践能力,能够根据调研发现独立编码复现外部项目,验证技术想法;\n6. 具备业务需求分析能力,能够准确识别AI适用场景并将技术与业务需求有效对接;\n7. 积极、乐观、自信,有较好的直觉,能在有限的反馈中抓住规律,举一反三;\n8. 每周至少4天,实习周期4个月以上。\n加分项\n1. 有ACM或其他程序设计竞赛获奖经历;\n2. 有AI相关项目经验,特别是大模型应用、Agent开发、多模态应用等实践经验;\n3. 对前沿AI技术有深入了解,如熟悉最新的模型架构、训练技术、推理优化等;\n4. 具备出色的动手能力和问题解决能力,能够独立完成技术挑战;\n5. 有开源项目贡献经验,或在技术社区有活跃表现;\n6. 具备跨学科思维,能将AI技术与其他领域知识有效结合,产生创新应用思路。",
        "requirements_text": "AI应用开发实习生 - 【综效线-企业应用部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7494\n发布时间:2025-09-17\n\n岗位职责\n1. 协同业务部门识别AI应用机会点,设计并落地面向具体业务场景的AI解决方案,提升业务流程效率与智能化水平;\n2. 探索前沿AI技术,包括但不限于多模态大模型、Agent架构设计、RAG技术优化、工具调用链路设计等,并快速构建原型验证技术可行性;\n3. 跟踪AI技术发展趋势,深度研究相关产品、开源项目、前沿论文,提炼核心技术要点并在团队中分享,推动技术创新应用;\n4. 设计并实现企业应用各业务领域的AI增强解决方案,包括但不限于智能数据分析、自然语言处理、文本理解与生成、知识图谱构建等能力的整合;\n5. 参与构建企业级AI中台能力,为各业务线提供统一的AI服务接口和能力抽象,实现AI能力的标准化输出和复用;\n6. 参与制定企业AI能力建设规划,评估业务场景的AI适用性,提供AI赋能方案的技术可行性分析;\n7. 参与AI应用的全栈开发,从模型调优到应用部署,具备端到端的实现能力;\n8. 对复杂AI应用场景进行任务分解和流程优化,结合上下文工程、多轮对话管理、RAG架构设计等技术,通过实验验证解决方案的有效性和合理性。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历,计算机相关专业优先,熟练掌握Java或Python,具备扎实的计算机基础(数据结构、算法、面向对象设计);\n2. 熟悉多线程编程,了解常用的开源分布式中间件、缓存、消息队列、数据库等技术;\n3. 具备强烈的好奇心和开放的心态,能够积极主动地学习AI及相关领域的前沿知识,思维开拓、逻辑严密;\n4. 了解主流大语言模型的应用开发,熟悉Prompt Engineering和LLM应用框架;\n5. 具备快速学习和实践能力,能够根据调研发现独立编码复现外部项目,验证技术想法;\n6. 具备业务需求分析能力,能够准确识别AI适用场景并将技术与业务需求有效对接;\n7. 积极、乐观、自信,有较好的直觉,能在有限的反馈中抓住规律,举一反三;\n8. 每周至少4天,实习周期4个月以上。\n加分项\n1. 有ACM或其他程序设计竞赛获奖经历;\n2. 有AI相关项目经验,特别是大模型应用、Agent开发、多模态应用等实践经验;\n3. 对前沿AI技术有深入了解,如熟悉最新的模型架构、训练技术、推理优化等;\n4. 具备出色的动手能力和问题解决能力,能够独立完成技术挑战;\n5. 有开源项目贡献经验,或在技术社区有活跃表现;\n6. 具备跨学科思维,能将AI技术与其他领域知识有效结合,产生创新应用思路。",
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            "Python",
            "Java",
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