{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "D5700",
        "location": "Beijing / Hangzhou",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "J0012"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "快手科技",
        "company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "kuaishou.com",
        "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。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 1,
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "AI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】\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 / Hangzhou\n所属部门：D5700\n发布时间：2026-07-14\n\n岗位职责\n1、品牌广告业务系统建设：参与商业化品牌广告核心系统研发，包括广告创编、广告样式、广告投放策略、广告库存、平台化工具、数据服务等模块建设，保障系统稳定性、可扩展性与业务交付效率；\n2、大模型应用工程落地：参与大模型能力在品牌广告场景的工程化落地，包括广告诊断、广告调控、工作流编排、广告创意生成、素材理解、素材评测、生成工作流编排等方向；\n3、大模型服务接入与平台化封装：负责对接内部或外部大模型能力，完成 API 封装、服务编排、任务调度、异步处理、结果存储、失败重试、监控告警等工程建设，提升大模型能力在业务系统中的可用性；\n4、系统稳定性与工程质量建设：参与高并发、高可用系统设计，持续优化接口性能、链路稳定性、异常处理、日志监控和问题排查效率，保障品牌广告业务稳定运行；\n5、数据闭环与效果迭代：参与构建广告素材生成、评测、反馈、优化的数据闭环，支持模型效果评估、业务指标分析和系统策略迭代。\n\n任职要求\n1、工作经验：1-3 年 Java 后端研发经验，具备较好的工程基础和业务理解能力，能够在指导下独立负责中小型模块设计与开发；\n2、编程功底：扎实的 Java 编程能力，熟悉 Spring Boot / Spring Cloud / MyBatis 等常用后端开发框架，理解常见设计模式、集合、多线程、JVM 基础知识；\n3、工程能力：熟悉 MySQL、Redis、消息队列、RPC、定时任务、异步任务等常见服务端组件，具备基本的接口设计、数据库设计、性能优化和问题排查能力；\n4、系统意识：理解高并发、高可用、可观测性、限流降级、幂等、重试、超时控制等后端工程基本原则，有线上系统开发、维护或问题排查经验；\n5、AI 理解与学习能力：对大模型 / AIGC 有兴趣或实践经验，了解 Prompt、RAG、Agent、Embedding、多模态生成、模型 API 调用等基础概念，愿意在广告业务场景中持续探索 AI 工程化落地；\n6、业务理解能力：具备较好的产品意识和沟通能力，能理解广告业务流程，主动思考如何通过工程系统和 AI 能力提升业务效率、素材质量和平台体验。\n加分项\n1、有大模型应用经验者优先：有 LLM / AIGC 应用落地经验，参与过智能客服、智能审核、内容生成、素材生成、Agent、RAG、Prompt 工程等项目；\n2、有多模态经验者优先：了解文生图、图生图、图生视频、视觉理解、OCR、素材质量评估等方向，有相关业务或工程实践经验；\n3、有广告系统经验者优先：熟悉商业化广告投放、素材生产、审核、营销平台、CRM、运营工具、数据看板等相关系统；\n4、有较强学习能力和技术热情者优先：关注大模型、AIGC、Agent、AI Coding 等技术趋势，能主动将新技术转化为业务可落地的工程方案。",
        "requirements_text": "AI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】\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 / Hangzhou\n所属部门：D5700\n发布时间：2026-07-14\n\n岗位职责\n1、品牌广告业务系统建设：参与商业化品牌广告核心系统研发，包括广告创编、广告样式、广告投放策略、广告库存、平台化工具、数据服务等模块建设，保障系统稳定性、可扩展性与业务交付效率；\n2、大模型应用工程落地：参与大模型能力在品牌广告场景的工程化落地，包括广告诊断、广告调控、工作流编排、广告创意生成、素材理解、素材评测、生成工作流编排等方向；\n3、大模型服务接入与平台化封装：负责对接内部或外部大模型能力，完成 API 封装、服务编排、任务调度、异步处理、结果存储、失败重试、监控告警等工程建设，提升大模型能力在业务系统中的可用性；\n4、系统稳定性与工程质量建设：参与高并发、高可用系统设计，持续优化接口性能、链路稳定性、异常处理、日志监控和问题排查效率，保障品牌广告业务稳定运行；\n5、数据闭环与效果迭代：参与构建广告素材生成、评测、反馈、优化的数据闭环，支持模型效果评估、业务指标分析和系统策略迭代。\n\n任职要求\n1、工作经验：1-3 年 Java 后端研发经验，具备较好的工程基础和业务理解能力，能够在指导下独立负责中小型模块设计与开发；\n2、编程功底：扎实的 Java 编程能力，熟悉 Spring Boot / Spring Cloud / MyBatis 等常用后端开发框架，理解常见设计模式、集合、多线程、JVM 基础知识；\n3、工程能力：熟悉 MySQL、Redis、消息队列、RPC、定时任务、异步任务等常见服务端组件，具备基本的接口设计、数据库设计、性能优化和问题排查能力；\n4、系统意识：理解高并发、高可用、可观测性、限流降级、幂等、重试、超时控制等后端工程基本原则，有线上系统开发、维护或问题排查经验；\n5、AI 理解与学习能力：对大模型 / AIGC 有兴趣或实践经验，了解 Prompt、RAG、Agent、Embedding、多模态生成、模型 API 调用等基础概念，愿意在广告业务场景中持续探索 AI 工程化落地；\n6、业务理解能力：具备较好的产品意识和沟通能力，能理解广告业务流程，主动思考如何通过工程系统和 AI 能力提升业务效率、素材质量和平台体验。\n加分项\n1、有大模型应用经验者优先：有 LLM / AIGC 应用落地经验，参与过智能客服、智能审核、内容生成、素材生成、Agent、RAG、Prompt 工程等项目；\n2、有多模态经验者优先：了解文生图、图生图、图生视频、视觉理解、OCR、素材质量评估等方向，有相关业务或工程实践经验；\n3、有广告系统经验者优先：熟悉商业化广告投放、素材生产、审核、营销平台、CRM、运营工具、数据看板等相关系统；\n4、有较强学习能力和技术热情者优先：关注大模型、AIGC、Agent、AI Coding 等技术趋势，能主动将新技术转化为业务可落地的工程方案。",
        "skills": [AI生成
            "Java",
            "MySQL",
            "Redis",
            "Spring",
            "数据库",
            "性能优化",
            "接口设计",
            "沟通能力",
            "学习能力",
            "广告投放",
            "招聘",
            "大语言模型",
            "检索增强生成"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项；1、有大模型应用经验者优先：有 LLM / AIGC 应用落地经验，参与过智能客服、智能审核、内容生成、素材生成、Agent、RAG、Prompt 工程等项目；2、有多模态经验者优先：了解文生图、图生图、图生视频、视觉理解、OCR、素材质量评估等方向，有相关业务或工程实践经验；3、有广告系统经验者优先：熟悉商业化广告投放、素材生产、审核、营销平台、CRM、运营工具、数据看板等相关系统；4、有较强学习能力和技术热情者优先：关注大模型、AIGC、Agent、AI Coding 等技术趋势，能主动将新技术转化为业务可落地的工程方案",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/26701"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "26701",
        "post_date": "2026-07-14",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/26701"
    },
    "fulltext": "AI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】\nAI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】\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 / Hangzhou\n所属部门：D5700\n发布时间：2026-07-14\n\n岗位职责\n1、品牌广告业务系统建设：参与商业化品牌广告核心系统研发，包括广告创编、广告样式、广告投放策略、广告库存、平台化工具、数据服务等模块建设，保障系统稳定性、可扩展性与业务交付效率；\n2、大模型应用工程落地：参与大模型能力在品牌广告场景的工程化落地，包括广告诊断、广告调控、工作流编排、广告创意生成、素材理解、素材评测、生成工作流编排等方向；\n3、大模型服务接入与平台化封装：负责对接内部或外部大模型能力，完成 API 封装、服务编排、任务调度、异步处理、结果存储、失败重试、监控告警等工程建设，提升大模型能力在业务系统中的可用性；\n4、系统稳定性与工程质量建设：参与高并发、高可用系统设计，持续优化接口性能、链路稳定性、异常处理、日志监控和问题排查效率，保障品牌广告业务稳定运行；\n5、数据闭环与效果迭代：参与构建广告素材生成、评测、反馈、优化的数据闭环，支持模型效果评估、业务指标分析和系统策略迭代。\n\n任职要求\n1、工作经验：1-3 年 Java 后端研发经验，具备较好的工程基础和业务理解能力，能够在指导下独立负责中小型模块设计与开发；\n2、编程功底：扎实的 Java 编程能力，熟悉 Spring Boot / Spring Cloud / MyBatis 等常用后端开发框架，理解常见设计模式、集合、多线程、JVM 基础知识；\n3、工程能力：熟悉 MySQL、Redis、消息队列、RPC、定时任务、异步任务等常见服务端组件，具备基本的接口设计、数据库设计、性能优化和问题排查能力；\n4、系统意识：理解高并发、高可用、可观测性、限流降级、幂等、重试、超时控制等后端工程基本原则，有线上系统开发、维护或问题排查经验；\n5、AI 理解与学习能力：对大模型 / AIGC 有兴趣或实践经验，了解 Prompt、RAG、Agent、Embedding、多模态生成、模型 API 调用等基础概念，愿意在广告业务场景中持续探索 AI 工程化落地；\n6、业务理解能力：具备较好的产品意识和沟通能力，能理解广告业务流程，主动思考如何通过工程系统和 AI 能力提升业务效率、素材质量和平台体验。\n加分项\n1、有大模型应用经验者优先：有 LLM / AIGC 应用落地经验，参与过智能客服、智能审核、内容生成、素材生成、Agent、RAG、Prompt 工程等项目；\n2、有多模态经验者优先：了解文生图、图生图、图生视频、视觉理解、OCR、素材质量评估等方向，有相关业务或工程实践经验；\n3、有广告系统经验者优先：熟悉商业化广告投放、素材生产、审核、营销平台、CRM、运营工具、数据看板等相关系统；\n4、有较强学习能力和技术热情者优先：关注大模型、AIGC、Agent、AI Coding 等技术趋势，能主动将新技术转化为业务可落地的工程方案。\nAI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】\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 / Hangzhou\n所属部门：D5700\n发布时间：2026-07-14\n\n岗位职责\n1、品牌广告业务系统建设：参与商业化品牌广告核心系统研发，包括广告创编、广告样式、广告投放策略、广告库存、平台化工具、数据服务等模块建设，保障系统稳定性、可扩展性与业务交付效率；\n2、大模型应用工程落地：参与大模型能力在品牌广告场景的工程化落地，包括广告诊断、广告调控、工作流编排、广告创意生成、素材理解、素材评测、生成工作流编排等方向；\n3、大模型服务接入与平台化封装：负责对接内部或外部大模型能力，完成 API 封装、服务编排、任务调度、异步处理、结果存储、失败重试、监控告警等工程建设，提升大模型能力在业务系统中的可用性；\n4、系统稳定性与工程质量建设：参与高并发、高可用系统设计，持续优化接口性能、链路稳定性、异常处理、日志监控和问题排查效率，保障品牌广告业务稳定运行；\n5、数据闭环与效果迭代：参与构建广告素材生成、评测、反馈、优化的数据闭环，支持模型效果评估、业务指标分析和系统策略迭代。\n\n任职要求\n1、工作经验：1-3 年 Java 后端研发经验，具备较好的工程基础和业务理解能力，能够在指导下独立负责中小型模块设计与开发；\n2、编程功底：扎实的 Java 编程能力，熟悉 Spring Boot / Spring Cloud / MyBatis 等常用后端开发框架，理解常见设计模式、集合、多线程、JVM 基础知识；\n3、工程能力：熟悉 MySQL、Redis、消息队列、RPC、定时任务、异步任务等常见服务端组件，具备基本的接口设计、数据库设计、性能优化和问题排查能力；\n4、系统意识：理解高并发、高可用、可观测性、限流降级、幂等、重试、超时控制等后端工程基本原则，有线上系统开发、维护或问题排查经验；\n5、AI 理解与学习能力：对大模型 / AIGC 有兴趣或实践经验，了解 Prompt、RAG、Agent、Embedding、多模态生成、模型 API 调用等基础概念，愿意在广告业务场景中持续探索 AI 工程化落地；\n6、业务理解能力：具备较好的产品意识和沟通能力，能理解广告业务流程，主动思考如何通过工程系统和 AI 能力提升业务效率、素材质量和平台体验。\n加分项\n1、有大模型应用经验者优先：有 LLM / AIGC 应用落地经验，参与过智能客服、智能审核、内容生成、素材生成、Agent、RAG、Prompt 工程等项目；\n2、有多模态经验者优先：了解文生图、图生图、图生视频、视觉理解、OCR、素材质量评估等方向，有相关业务或工程实践经验；\n3、有广告系统经验者优先：熟悉商业化广告投放、素材生产、审核、营销平台、CRM、运营工具、数据看板等相关系统；\n4、有较强学习能力和技术热情者优先：关注大模型、AIGC、Agent、AI Coding 等技术趋势，能主动将新技术转化为业务可落地的工程方案。\nAI应用研发工程师（品牌广告）-【商业化】\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 / Hangzhou\n所属部门：D5700\n发布时间：2026-07-14\n\n岗位职责\n1、品牌广告业务系统建设：参与商业化品牌广告核心系统研发，包括广告创编、广告样式、广告投放策略、广告库存、平台化工具、数据服务等模块建设，保障系统稳定性、可扩展性与业务交付效率；\n2、大模型应用工程落地：参与大模型能力在品牌广告场景的工程化落地，包括广告诊断、广告调控、工作流编排、广告创意生成、素材理解、素材评测、生成工作流编排等方向；\n3、大模型服务接入与平台化封装：负责对接内部或外部大模型能力，完成 API 封装、服务编排、任务调度、异步处理、结果存储、失败重试、监控告警等工程建设，提升大模型能力在业务系统中的可用性；\n4、系统稳定性与工程质量建设：参与高并发、高可用系统设计，持续优化接口性能、链路稳定性、异常处理、日志监控和问题排查效率，保障品牌广告业务稳定运行；\n5、数据闭环与效果迭代：参与构建广告素材生成、评测、反馈、优化的数据闭环，支持模型效果评估、业务指标分析和系统策略迭代。\n\n任职要求\n1、工作经验：1-3 年 Java 后端研发经验，具备较好的工程基础和业务理解能力，能够在指导下独立负责中小型模块设计与开发；\n2、编程功底：扎实的 Java 编程能力，熟悉 Spring Boot / Spring Cloud / MyBatis 等常用后端开发框架，理解常见设计模式、集合、多线程、JVM 基础知识；\n3、工程能力：熟悉 MySQL、Redis、消息队列、RPC、定时任务、异步任务等常见服务端组件，具备基本的接口设计、数据库设计、性能优化和问题排查能力；\n4、系统意识：理解高并发、高可用、可观测性、限流降级、幂等、重试、超时控制等后端工程基本原则，有线上系统开发、维护或问题排查经验；\n5、AI 理解与学习能力：对大模型 / AIGC 有兴趣或实践经验，了解 Prompt、RAG、Agent、Embedding、多模态生成、模型 API 调用等基础概念，愿意在广告业务场景中持续探索 AI 工程化落地；\n6、业务理解能力：具备较好的产品意识和沟通能力，能理解广告业务流程，主动思考如何通过工程系统和 AI 能力提升业务效率、素材质量和平台体验。\n加分项\n1、有大模型应用经验者优先：有 LLM / AIGC 应用落地经验，参与过智能客服、智能审核、内容生成、素材生成、Agent、RAG、Prompt 工程等项目；\n2、有多模态经验者优先：了解文生图、图生图、图生视频、视觉理解、OCR、素材质量评估等方向，有相关业务或工程实践经验；\n3、有广告系统经验者优先：熟悉商业化广告投放、素材生产、审核、营销平台、CRM、运营工具、数据看板等相关系统；\n4、有较强学习能力和技术热情者优先：关注大模型、AIGC、Agent、AI Coding 等技术趋势，能主动将新技术转化为业务可落地的工程方案。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T008",
        "std_aux_codes": [
            "T002"
        ],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}