主分类：云基础设施与系统软件研发
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": "大模型服务开发平台研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D14207",
"location": "Hangzhou / Beijing",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0012"AI生成
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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": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "大模型服务开发平台研发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Hangzhou / Beijing\n所属部门：D14207\n发布时间：2026-07-23\n\n岗位职责\n1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI平台，包括prompt工程，RAG工程、模型微调、推理加速等能力；\n2、负责大模型场景下多领域的数据工程，包含知识库数据的高质量处理，Prompt提示词的优化，模型微调数据集的质量提升；\n3、负责大模型场景下模型推理框架的性能优化方案的设计与实现；\n4、设计训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术；\n5、设计与实现AI智能体应用的编排定义，提升企业应用的智能度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、熟悉至少一种编程语言（如 Golang、Java、Python 等）;\n3、掌握如K8S，Knative，Serverless等主流及新兴云原生技术，特别在AI应用托管领域与大模型结合的演进方向；\n4、有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先，参与过开源项目更佳；\n5、掌握PyTorch、TensorFlow等机器学习框架，熟悉GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等；\n6、对AI智能体有深入了解，对MCP生态有实践经验。",
"requirements_text": "大模型服务开发平台研发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Hangzhou / Beijing\n所属部门：D14207\n发布时间：2026-07-23\n\n岗位职责\n1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI平台，包括prompt工程，RAG工程、模型微调、推理加速等能力；\n2、负责大模型场景下多领域的数据工程，包含知识库数据的高质量处理，Prompt提示词的优化，模型微调数据集的质量提升；\n3、负责大模型场景下模型推理框架的性能优化方案的设计与实现；\n4、设计训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术；\n5、设计与实现AI智能体应用的编排定义，提升企业应用的智能度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、熟悉至少一种编程语言（如 Golang、Java、Python 等）;\n3、掌握如K8S，Knative，Serverless等主流及新兴云原生技术，特别在AI应用托管领域与大模型结合的演进方向；\n4、有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先，参与过开源项目更佳；\n5、掌握PyTorch、TensorFlow等机器学习框架，熟悉GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等；\n6、对AI智能体有深入了解，对MCP生态有实践经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Golang",
"Docker",
"Kubernetes",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"自然语言处理",
"模型微调",
"性能优化",
"招聘",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"fulltext": "大模型服务开发平台研发工程师\n大模型服务开发平台研发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Hangzhou / Beijing\n所属部门：D14207\n发布时间：2026-07-23\n\n岗位职责\n1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI平台，包括prompt工程，RAG工程、模型微调、推理加速等能力；\n2、负责大模型场景下多领域的数据工程，包含知识库数据的高质量处理，Prompt提示词的优化，模型微调数据集的质量提升；\n3、负责大模型场景下模型推理框架的性能优化方案的设计与实现；\n4、设计训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术；\n5、设计与实现AI智能体应用的编排定义，提升企业应用的智能度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、熟悉至少一种编程语言（如 Golang、Java、Python 等）;\n3、掌握如K8S，Knative，Serverless等主流及新兴云原生技术，特别在AI应用托管领域与大模型结合的演进方向；\n4、有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先，参与过开源项目更佳；\n5、掌握PyTorch、TensorFlow等机器学习框架，熟悉GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等；\n6、对AI智能体有深入了解，对MCP生态有实践经验。\n大模型服务开发平台研发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Hangzhou / Beijing\n所属部门：D14207\n发布时间：2026-07-23\n\n岗位职责\n1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI平台，包括prompt工程，RAG工程、模型微调、推理加速等能力；\n2、负责大模型场景下多领域的数据工程，包含知识库数据的高质量处理，Prompt提示词的优化，模型微调数据集的质量提升；\n3、负责大模型场景下模型推理框架的性能优化方案的设计与实现；\n4、设计训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术；\n5、设计与实现AI智能体应用的编排定义，提升企业应用的智能度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、熟悉至少一种编程语言（如 Golang、Java、Python 等）;\n3、掌握如K8S，Knative，Serverless等主流及新兴云原生技术，特别在AI应用托管领域与大模型结合的演进方向；\n4、有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先，参与过开源项目更佳；\n5、掌握PyTorch、TensorFlow等机器学习框架，熟悉GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等；\n6、对AI智能体有深入了解，对MCP生态有实践经验。\n大模型服务开发平台研发工程师\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0012\n工作地点：Hangzhou / Beijing\n所属部门：D14207\n发布时间：2026-07-23\n\n岗位职责\n1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI平台，包括prompt工程，RAG工程、模型微调、推理加速等能力；\n2、负责大模型场景下多领域的数据工程，包含知识库数据的高质量处理，Prompt提示词的优化，模型微调数据集的质量提升；\n3、负责大模型场景下模型推理框架的性能优化方案的设计与实现；\n4、设计训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术；\n5、设计与实现AI智能体应用的编排定义，提升企业应用的智能度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、熟悉至少一种编程语言（如 Golang、Java、Python 等）;\n3、掌握如K8S，Knative，Serverless等主流及新兴云原生技术，特别在AI应用托管领域与大模型结合的演进方向；\n4、有 Docker、Kubernetes、vLLM、SGLang、RouteLLM 等技术的学习或实践经验者优先，参与过开源项目更佳；\n5、掌握PyTorch、TensorFlow等机器学习框架，熟悉GPU等异构计算芯片及优化、MLOps、CV/NLP/搜广推等领域模型算法等；\n6、对AI智能体有深入了解，对MCP生态有实践经验。",
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