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": "AI Agent 全栈工程师(音视频方向)",
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"job_category": "J0011"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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"responsibilities": "AI Agent 全栈工程师(音视频方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shanghai / Shenzhen / Hangzhou\n所属部门:D0042\n发布时间:2026-08-11\n\n岗位职责\n岗位概述:\n负责设计和开发面向音视频业务的 Agent 矩阵,覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等核心场景。你将把复杂的音视频处理 SOP 转化为 Agent 可自主执行的工作流,构建从\"能问\"到\"能干\"的完整 Agent 能力闭环。\n工作职责:\n1、Agent 系统设计与开发:独立设计、开发和迭代 AI Agent,完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付;\n2、工具链封装与集成:将部门核心平台能力(排障、转码、调度、监控等)封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等,实现 Agent 从\"只能查\"到\"可以干\"的跃迁;\n3、RAG 知识库建设:搭建和优化音视频领域知识库(向量检索 + 混合检索 + 重排序),持续提升检索准确率与响应质量;\n4、效果评估与迭代:设计评估体系,建立评测集,量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本,数据驱动持续优化;\n5、成本与稳定性治理:制定 Agent 降本标准(上下文压缩、模型分流、Token 限流),设计异常兜底与熔断策略,保障生产级可靠性;\n6、前沿探索与团队赋能:持续追踪 AI Agent 生态最新进展,探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用,推动部门 AI 研发范式升级。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机/软件/信息等相关专业;\n2、1 年以上开发经验,至少精通一个技术领域(前端/客户端/后端均可);\n3、熟练使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等),有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验;\n4、扎实的 Prompt Engineering 能力,掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧;\n5、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制,能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路;\n6、具备产品化思维,善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求;\n7、有成本意识,能根据任务选型模型(大模型 vs 小模型 vs 规则),不盲目上大模型。\n加分项:\n1、有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验;\n2、有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验;\n3、有全栈开发能力,能独立覆盖前端 + 后端;\n4、有音视频/流媒体/直播领域经验;\n5、有 RAG 系统设计与效果优化经验;\n6、有 Agent 评估体系搭建经验;\n7、开源社区活跃(GitHub 有 Agent 相关项目/贡献)。",
"requirements_text": "AI Agent 全栈工程师(音视频方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shanghai / Shenzhen / Hangzhou\n所属部门:D0042\n发布时间:2026-08-11\n\n岗位职责\n岗位概述:\n负责设计和开发面向音视频业务的 Agent 矩阵,覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等核心场景。你将把复杂的音视频处理 SOP 转化为 Agent 可自主执行的工作流,构建从\"能问\"到\"能干\"的完整 Agent 能力闭环。\n工作职责:\n1、Agent 系统设计与开发:独立设计、开发和迭代 AI Agent,完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付;\n2、工具链封装与集成:将部门核心平台能力(排障、转码、调度、监控等)封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等,实现 Agent 从\"只能查\"到\"可以干\"的跃迁;\n3、RAG 知识库建设:搭建和优化音视频领域知识库(向量检索 + 混合检索 + 重排序),持续提升检索准确率与响应质量;\n4、效果评估与迭代:设计评估体系,建立评测集,量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本,数据驱动持续优化;\n5、成本与稳定性治理:制定 Agent 降本标准(上下文压缩、模型分流、Token 限流),设计异常兜底与熔断策略,保障生产级可靠性;\n6、前沿探索与团队赋能:持续追踪 AI Agent 生态最新进展,探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用,推动部门 AI 研发范式升级。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机/软件/信息等相关专业;\n2、1 年以上开发经验,至少精通一个技术领域(前端/客户端/后端均可);\n3、熟练使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等),有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验;\n4、扎实的 Prompt Engineering 能力,掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧;\n5、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制,能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路;\n6、具备产品化思维,善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求;\n7、有成本意识,能根据任务选型模型(大模型 vs 小模型 vs 规则),不盲目上大模型。\n加分项:\n1、有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验;\n2、有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验;\n3、有全栈开发能力,能独立覆盖前端 + 后端;\n4、有音视频/流媒体/直播领域经验;\n5、有 RAG 系统设计与效果优化经验;\n6、有 Agent 评估体系搭建经验;\n7、开源社区活跃(GitHub 有 Agent 相关项目/贡献)。",
"skills": [AI生成
"可靠性",
"招聘",
"大语言模型",
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"智能体开发"
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"fulltext": "AI Agent 全栈工程师(音视频方向)\nAI Agent 全栈工程师(音视频方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shanghai / Shenzhen / Hangzhou\n所属部门:D0042\n发布时间:2026-08-11\n\n岗位职责\n岗位概述:\n负责设计和开发面向音视频业务的 Agent 矩阵,覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等核心场景。你将把复杂的音视频处理 SOP 转化为 Agent 可自主执行的工作流,构建从\"能问\"到\"能干\"的完整 Agent 能力闭环。\n工作职责:\n1、Agent 系统设计与开发:独立设计、开发和迭代 AI Agent,完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付;\n2、工具链封装与集成:将部门核心平台能力(排障、转码、调度、监控等)封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等,实现 Agent 从\"只能查\"到\"可以干\"的跃迁;\n3、RAG 知识库建设:搭建和优化音视频领域知识库(向量检索 + 混合检索 + 重排序),持续提升检索准确率与响应质量;\n4、效果评估与迭代:设计评估体系,建立评测集,量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本,数据驱动持续优化;\n5、成本与稳定性治理:制定 Agent 降本标准(上下文压缩、模型分流、Token 限流),设计异常兜底与熔断策略,保障生产级可靠性;\n6、前沿探索与团队赋能:持续追踪 AI Agent 生态最新进展,探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用,推动部门 AI 研发范式升级。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机/软件/信息等相关专业;\n2、1 年以上开发经验,至少精通一个技术领域(前端/客户端/后端均可);\n3、熟练使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等),有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验;\n4、扎实的 Prompt Engineering 能力,掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧;\n5、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制,能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路;\n6、具备产品化思维,善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求;\n7、有成本意识,能根据任务选型模型(大模型 vs 小模型 vs 规则),不盲目上大模型。\n加分项:\n1、有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验;\n2、有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验;\n3、有全栈开发能力,能独立覆盖前端 + 后端;\n4、有音视频/流媒体/直播领域经验;\n5、有 RAG 系统设计与效果优化经验;\n6、有 Agent 评估体系搭建经验;\n7、开源社区活跃(GitHub 有 Agent 相关项目/贡献)。\nAI Agent 全栈工程师(音视频方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shanghai / Shenzhen / Hangzhou\n所属部门:D0042\n发布时间:2026-08-11\n\n岗位职责\n岗位概述:\n负责设计和开发面向音视频业务的 Agent 矩阵,覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等核心场景。你将把复杂的音视频处理 SOP 转化为 Agent 可自主执行的工作流,构建从\"能问\"到\"能干\"的完整 Agent 能力闭环。\n工作职责:\n1、Agent 系统设计与开发:独立设计、开发和迭代 AI Agent,完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付;\n2、工具链封装与集成:将部门核心平台能力(排障、转码、调度、监控等)封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等,实现 Agent 从\"只能查\"到\"可以干\"的跃迁;\n3、RAG 知识库建设:搭建和优化音视频领域知识库(向量检索 + 混合检索 + 重排序),持续提升检索准确率与响应质量;\n4、效果评估与迭代:设计评估体系,建立评测集,量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本,数据驱动持续优化;\n5、成本与稳定性治理:制定 Agent 降本标准(上下文压缩、模型分流、Token 限流),设计异常兜底与熔断策略,保障生产级可靠性;\n6、前沿探索与团队赋能:持续追踪 AI Agent 生态最新进展,探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用,推动部门 AI 研发范式升级。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机/软件/信息等相关专业;\n2、1 年以上开发经验,至少精通一个技术领域(前端/客户端/后端均可);\n3、熟练使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等),有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验;\n4、扎实的 Prompt Engineering 能力,掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧;\n5、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制,能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路;\n6、具备产品化思维,善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求;\n7、有成本意识,能根据任务选型模型(大模型 vs 小模型 vs 规则),不盲目上大模型。\n加分项:\n1、有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验;\n2、有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验;\n3、有全栈开发能力,能独立覆盖前端 + 后端;\n4、有音视频/流媒体/直播领域经验;\n5、有 RAG 系统设计与效果优化经验;\n6、有 Agent 评估体系搭建经验;\n7、开源社区活跃(GitHub 有 Agent 相关项目/贡献)。\nAI Agent 全栈工程师(音视频方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shanghai / Shenzhen / Hangzhou\n所属部门:D0042\n发布时间:2026-08-11\n\n岗位职责\n岗位概述:\n负责设计和开发面向音视频业务的 Agent 矩阵,覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等核心场景。你将把复杂的音视频处理 SOP 转化为 Agent 可自主执行的工作流,构建从\"能问\"到\"能干\"的完整 Agent 能力闭环。\n工作职责:\n1、Agent 系统设计与开发:独立设计、开发和迭代 AI Agent,完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付;\n2、工具链封装与集成:将部门核心平台能力(排障、转码、调度、监控等)封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等,实现 Agent 从\"只能查\"到\"可以干\"的跃迁;\n3、RAG 知识库建设:搭建和优化音视频领域知识库(向量检索 + 混合检索 + 重排序),持续提升检索准确率与响应质量;\n4、效果评估与迭代:设计评估体系,建立评测集,量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本,数据驱动持续优化;\n5、成本与稳定性治理:制定 Agent 降本标准(上下文压缩、模型分流、Token 限流),设计异常兜底与熔断策略,保障生产级可靠性;\n6、前沿探索与团队赋能:持续追踪 AI Agent 生态最新进展,探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用,推动部门 AI 研发范式升级。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机/软件/信息等相关专业;\n2、1 年以上开发经验,至少精通一个技术领域(前端/客户端/后端均可);\n3、熟练使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等),有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验;\n4、扎实的 Prompt Engineering 能力,掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧;\n5、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制,能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路;\n6、具备产品化思维,善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求;\n7、有成本意识,能根据任务选型模型(大模型 vs 小模型 vs 规则),不盲目上大模型。\n加分项:\n1、有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验;\n2、有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验;\n3、有全栈开发能力,能独立覆盖前端 + 后端;\n4、有音视频/流媒体/直播领域经验;\n5、有 RAG 系统设计与效果优化经验;\n6、有 Agent 评估体系搭建经验;\n7、开源社区活跃(GitHub 有 Agent 相关项目/贡献)。",
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