主分类：Agent系统开发
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Agent研发实习生 - 【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": "计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科或硕士在读",
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"responsibilities": "大模型Agent研发实习生 - 【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：D7462\n发布时间：2025-12-25\n\n岗位职责\n我们是快手企业应用团队，致力于将前沿的大模型（LLM）和智能 Agent 技术应用于企业级场景。团队负责搭建和维护支撑采购、法务行政、资产管理等业务的核心后台系统，并探索基于大模型的智能体（Agent）在如需求预测、合同审核、供应商评估等场景中的落地。我们采用微服务架构，使用容器化部署以及现代 DevOps 流程，鼓励技术创新和跨学科协作。\n1、参与企业应用级智能 Agent 的设计与开发，基于公司业务需求构建可调用的大模型服务和业务逻辑接口；\n2、使用 Python/Go/Java 等语言以及开源框架（如 LangChain、LLamaIndex 等）开发和集成大语言模型，构建具备对话、信息检索、自动决策能力的 Agent；\n3、根据业务场景设计和优化 Prompt，探索 Agent 在采购、法务行政、资产管理领域的实际应用，包括需求预测、智能审查、自动生成报告等；\n4、负责相关微服务的开发与部署，设计高可用的 API 接口，与现有业务系统对接，实现数据流通和模型调用；\n5、对接第三方模型服务（如 OpenAI、国内大模型平台等），进行模型评估、调优和性能监控，保障服务稳定性；\n6、与产品、算法、前端和运维团队紧密合作，推动智能 Agent 项目的快速迭代与上线，并持续跟进效果反馈进行优化。\n\n任职要求\n1、计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科或硕士在读，对生成式 AI 和智能 Agent 有浓厚兴趣；\n2、熟悉一门以上编程语言（Python 优先，或 Go/Java），有良好的算法和数据结构基础；\n3、理解大语言模型的基本原理，有调用或集成 LLM 的实践经验，熟悉常用 AI 接口（如 OpenAI API）或国产大模型平台，有微调经验优先考虑；\n4、了解 LangChain、LLamaIndex 等 Agent 开发框架的使用，具备基本的 Prompt 设计与优化能力；\n5、熟悉 Web 服务端开发，了解 RESTful API 设计，具备微服务和容器化（Docker/K8s）基础，熟悉常用数据库和缓存、消息队列等组件的使用；\n6、有良好的团队合作和沟通能力，能与产品经理、算法工程师和前端开发高效协作；\n7、学习能力强，乐于探索新技术和快速迭代，对企业数字化转型和智能化有热情。\n加分项：\n1、有 AI/NLP 项目或实习经验者优先，尤其是基于大模型的 Agent 开发，或微调等项目；\n2、参与过开源项目或个人作品中集成大模型能力者优先。",
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"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Docker",
"自然语言处理",
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"采购",
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"学习能力",
"招聘",
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"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "2、熟悉一门以上编程语言（Python 优先，或 Go/Java），有良好的算法和数据结构基础；3、理解大语言模型的基本原理，有调用或集成 LLM 的实践经验，熟悉常用 AI 接口（如 OpenAI API）或国产大模型平台，有微调经验优先考虑；加分项：；1、有 AI/NLP 项目或实习经验者优先，尤其是基于大模型的 Agent 开发，或微调等项目；2、参与过开源项目或个人作品中集成大模型能力者优先",
"job_highlights": "未披露"
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