主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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_title": "智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】",
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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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"responsibilities": "智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13925\n发布时间：2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景；\n2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用；\n3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF 等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力；\n4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。\n\n任职要求\n1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先；\n2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳；\n3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法；\n4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先；\n5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。\n加分项：\n1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历；\n2、在 GitHub、Kaggle 或 ArXiv 等平台有项目/作品/论文；\n3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。",
"requirements_text": "智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13925\n发布时间：2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景；\n2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用；\n3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF 等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力；\n4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。\n\n任职要求\n1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先；\n2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳；\n3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法；\n4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先；\n5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。\n加分项：\n1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历；\n2、在 GitHub、Kaggle 或 ArXiv 等平台有项目/作品/论文；\n3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。",
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"fulltext": "智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】\n智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13925\n发布时间：2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景；\n2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用；\n3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF 等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力；\n4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。\n\n任职要求\n1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先；\n2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳；\n3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法；\n4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先；\n5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。\n加分项：\n1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历；\n2、在 GitHub、Kaggle 或 ArXiv 等平台有项目/作品/论文；\n3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。\n智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13925\n发布时间：2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景；\n2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用；\n3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF 等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力；\n4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。\n\n任职要求\n1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先；\n2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳；\n3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法；\n4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先；\n5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。\n加分项：\n1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历；\n2、在 GitHub、Kaggle 或 ArXiv 等平台有项目/作品/论文；\n3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。\n智能创作Agent算法工程师-【可灵AI】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13925\n发布时间：2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与智能创作Agent核心系统的研发与迭代，学习如何融合多模态理解、交互与生成能力，探索AI在内容创作中的应用场景；\n2、协助搭建创作领域的多模态认知体系，结合行业知识库，理解镜头美学、剪辑节奏、叙事逻辑等要素，支持图片/视频/音乐生成模型的优化与应用；\n3、参与大模型后训练相关探索（如SFT、RLHF 等），通过高质量数据合成、指令设计、偏好对齐等方法，提升Agent的长推理和复杂规划能力；\n4、参与Agent相关核心模块的开发与实验，包括任务编排、工具调用、多Agent协作、长期记忆和个性化能力探索。\n\n任职要求\n1、具备扎实的编程能力，熟悉数据结构与算法，有ACM/ICPC、Kaggle等竞赛经历者优先；\n2、对自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等方向有基础了解，熟悉大模型相关原理，有项目经验更佳；\n3、熟悉多模态大模型（VLM）、大语言模型（LLM）相关的算法技术，在相关领域有课程项目、科研或开源实践经验，了解大模型数据构造方法、Post Training算法；\n4、了解LLM架构，熟悉强化学习算法（GRPO、PPO、DPO、判别式及生成式RM）、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 等工程方法，有AI Agent应用或AIGC实操经验者优先；\n5、对前沿技术保持好奇心，具备快速学习能力，善于思考和创新，能够将研究与业务问题结合。\n加分项：\n1、有大模型或生成式AI相关实习/科研/竞赛经历；\n2、在 GitHub、Kaggle 或 ArXiv 等平台有项目/作品/论文；\n3、对视频剪辑、美学分析、创意生成等方向有浓厚兴趣。",
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