主分类:数据工程与数据平台研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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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": "大模型数据架构实习生-【可灵AI专项】\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:D2861\n发布时间:2026-08-25\n\n岗位职责\n1、参与生成式大模型数据基础设施建设,支持高性能、分布式、可扩展的数据处理系统研发,提升大规模数据处理与模型迭代效率;\n2、参与大模型训练数据生产链路建设,包括数据管线编排、任务调度、数据处理、质量监控、版本管理与链路追踪等能力;\n3、协助探索 agentic 数据生产体系,将数据处理、任务运行、状态监控、异常排查等能力封装为可被 Agent 或自动化系统调用的工具与服务;\n4、参与以下方向之一的研发与优化工作:分布式计算与调度、多模态数据存储、跨模态检索、大规模批量推理优化等;\n5、与算法、数据、平台团队协作,支持数据算子、数据服务接口和基础工具的开发,提升数据生产效率与模型训练效果。\n\n任职要求\n1、计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上在读,硕士优先;\n2、熟悉 Python,了解至少一种系统开发语言,如 C++、Go、Rust、Java 等;\n3、具备良好的编程能力和工程基础,了解分布式系统、数据库、操作系统、计算机网络或机器学习系统等相关知识;\n4、具备良好的学习能力、问题分析能力和沟通协作能力,能够在指导下完成开发、调研、实验和文档总结;\n5、善用 AI Coding、大模型工具或自动化工具提升研发效率,了解 Agentic 工作流者优先;\n6、每周可实习 4 天及以上,连续实习 4 个月及以上,长期实习者优先。\n对大模型数据基础设施、分布式计算、数据湖、向量检索、推理优化等方向有兴趣,具备以下任一方向经验者优先:\n1、Ray / Spark / Flink 等分布式计算框架;\n2、对象存储、数据湖、分布式缓存或数据版本管理;\n3、Faiss / Milvus / 向量检索、Embedding 建库与检索;\n4、vLLM / SGLang / TensorRT 等推理框架或批量推理优化。",
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"skills": [AI生成
"Python",
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"招聘",
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"大语言模型"
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"fulltext": "大模型数据架构实习生-【可灵AI专项】\n大模型数据架构实习生-【可灵AI专项】\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:D2861\n发布时间:2026-08-25\n\n岗位职责\n1、参与生成式大模型数据基础设施建设,支持高性能、分布式、可扩展的数据处理系统研发,提升大规模数据处理与模型迭代效率;\n2、参与大模型训练数据生产链路建设,包括数据管线编排、任务调度、数据处理、质量监控、版本管理与链路追踪等能力;\n3、协助探索 agentic 数据生产体系,将数据处理、任务运行、状态监控、异常排查等能力封装为可被 Agent 或自动化系统调用的工具与服务;\n4、参与以下方向之一的研发与优化工作:分布式计算与调度、多模态数据存储、跨模态检索、大规模批量推理优化等;\n5、与算法、数据、平台团队协作,支持数据算子、数据服务接口和基础工具的开发,提升数据生产效率与模型训练效果。\n\n任职要求\n1、计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上在读,硕士优先;\n2、熟悉 Python,了解至少一种系统开发语言,如 C++、Go、Rust、Java 等;\n3、具备良好的编程能力和工程基础,了解分布式系统、数据库、操作系统、计算机网络或机器学习系统等相关知识;\n4、具备良好的学习能力、问题分析能力和沟通协作能力,能够在指导下完成开发、调研、实验和文档总结;\n5、善用 AI Coding、大模型工具或自动化工具提升研发效率,了解 Agentic 工作流者优先;\n6、每周可实习 4 天及以上,连续实习 4 个月及以上,长期实习者优先。\n对大模型数据基础设施、分布式计算、数据湖、向量检索、推理优化等方向有兴趣,具备以下任一方向经验者优先:\n1、Ray / Spark / Flink 等分布式计算框架;\n2、对象存储、数据湖、分布式缓存或数据版本管理;\n3、Faiss / Milvus / 向量检索、Embedding 建库与检索;\n4、vLLM / SGLang / TensorRT 等推理框架或批量推理优化。\n大模型数据架构实习生-【可灵AI专项】\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:D2861\n发布时间:2026-08-25\n\n岗位职责\n1、参与生成式大模型数据基础设施建设,支持高性能、分布式、可扩展的数据处理系统研发,提升大规模数据处理与模型迭代效率;\n2、参与大模型训练数据生产链路建设,包括数据管线编排、任务调度、数据处理、质量监控、版本管理与链路追踪等能力;\n3、协助探索 agentic 数据生产体系,将数据处理、任务运行、状态监控、异常排查等能力封装为可被 Agent 或自动化系统调用的工具与服务;\n4、参与以下方向之一的研发与优化工作:分布式计算与调度、多模态数据存储、跨模态检索、大规模批量推理优化等;\n5、与算法、数据、平台团队协作,支持数据算子、数据服务接口和基础工具的开发,提升数据生产效率与模型训练效果。\n\n任职要求\n1、计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上在读,硕士优先;\n2、熟悉 Python,了解至少一种系统开发语言,如 C++、Go、Rust、Java 等;\n3、具备良好的编程能力和工程基础,了解分布式系统、数据库、操作系统、计算机网络或机器学习系统等相关知识;\n4、具备良好的学习能力、问题分析能力和沟通协作能力,能够在指导下完成开发、调研、实验和文档总结;\n5、善用 AI Coding、大模型工具或自动化工具提升研发效率,了解 Agentic 工作流者优先;\n6、每周可实习 4 天及以上,连续实习 4 个月及以上,长期实习者优先。\n对大模型数据基础设施、分布式计算、数据湖、向量检索、推理优化等方向有兴趣,具备以下任一方向经验者优先:\n1、Ray / Spark / Flink 等分布式计算框架;\n2、对象存储、数据湖、分布式缓存或数据版本管理;\n3、Faiss / Milvus / 向量检索、Embedding 建库与检索;\n4、vLLM / SGLang / TensorRT 等推理框架或批量推理优化。\n大模型数据架构实习生-【可灵AI专项】\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:D2861\n发布时间:2026-08-25\n\n岗位职责\n1、参与生成式大模型数据基础设施建设,支持高性能、分布式、可扩展的数据处理系统研发,提升大规模数据处理与模型迭代效率;\n2、参与大模型训练数据生产链路建设,包括数据管线编排、任务调度、数据处理、质量监控、版本管理与链路追踪等能力;\n3、协助探索 agentic 数据生产体系,将数据处理、任务运行、状态监控、异常排查等能力封装为可被 Agent 或自动化系统调用的工具与服务;\n4、参与以下方向之一的研发与优化工作:分布式计算与调度、多模态数据存储、跨模态检索、大规模批量推理优化等;\n5、与算法、数据、平台团队协作,支持数据算子、数据服务接口和基础工具的开发,提升数据生产效率与模型训练效果。\n\n任职要求\n1、计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上在读,硕士优先;\n2、熟悉 Python,了解至少一种系统开发语言,如 C++、Go、Rust、Java 等;\n3、具备良好的编程能力和工程基础,了解分布式系统、数据库、操作系统、计算机网络或机器学习系统等相关知识;\n4、具备良好的学习能力、问题分析能力和沟通协作能力,能够在指导下完成开发、调研、实验和文档总结;\n5、善用 AI Coding、大模型工具或自动化工具提升研发效率,了解 Agentic 工作流者优先;\n6、每周可实习 4 天及以上,连续实习 4 个月及以上,长期实习者优先。\n对大模型数据基础设施、分布式计算、数据湖、向量检索、推理优化等方向有兴趣,具备以下任一方向经验者优先:\n1、Ray / Spark / Flink 等分布式计算框架;\n2、对象存储、数据湖、分布式缓存或数据版本管理;\n3、Faiss / Milvus / 向量检索、Embedding 建库与检索;\n4、vLLM / SGLang / TensorRT 等推理框架或批量推理优化。",
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