主分类:AI模型评测工程
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": "Agent 研发实习生(基础设施方向)\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:D15389\n发布时间:2026-09-09\n\n岗位职责\n1、设计并持续演进 Agent Eval Platform,支持大规模并发评测任务的高效执行,提供多维度、多任务类型的 Agent 能力量化评估,打通实验、评测、回归与数据闭环;\n2、设计并搭建沙箱化任务执行环境,支持代码执行、工具调用、多模态交互等复杂 Agent 行为的安全隔离与精确测量,保障执行环境的稳定性与可扩展性;\n3、设计 Agent 轨迹采集系统,建立完善的日志采集、Trace 追踪与异常处理机制,保障评测全流程可观测性。\n\n任职要求\n1、扎实的软件工程能力,熟悉TypeScript/Python/Go/Java 等至少一种语言,并能快速熟悉新语言技术栈;\n2、深入理解 LLM Agent 运行机制,能针对 Tool Call、多轮对话、长上下文、并行工具调用等复杂场景设计合理的 Harness 抽象;\n3、具备分布式系统或任务调度系统的设计与落地经验;\n4、熟练使用 AI Coding 工具,并能将其融入开发全流程以显著提升效率。\n加分项:\n1、有 Agent 评测框架(如 AgentBench、SWE-bench、GAIA 等)使用或二次开发经验;\n2、参与过大规模 ML 基础设施或模型训练评测平台的研发。",
"requirements_text": "Agent 研发实习生(基础设施方向)\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:D15389\n发布时间:2026-09-09\n\n岗位职责\n1、设计并持续演进 Agent Eval Platform,支持大规模并发评测任务的高效执行,提供多维度、多任务类型的 Agent 能力量化评估,打通实验、评测、回归与数据闭环;\n2、设计并搭建沙箱化任务执行环境,支持代码执行、工具调用、多模态交互等复杂 Agent 行为的安全隔离与精确测量,保障执行环境的稳定性与可扩展性;\n3、设计 Agent 轨迹采集系统,建立完善的日志采集、Trace 追踪与异常处理机制,保障评测全流程可观测性。\n\n任职要求\n1、扎实的软件工程能力,熟悉TypeScript/Python/Go/Java 等至少一种语言,并能快速熟悉新语言技术栈;\n2、深入理解 LLM Agent 运行机制,能针对 Tool Call、多轮对话、长上下文、并行工具调用等复杂场景设计合理的 Harness 抽象;\n3、具备分布式系统或任务调度系统的设计与落地经验;\n4、熟练使用 AI Coding 工具,并能将其融入开发全流程以显著提升效率。\n加分项:\n1、有 Agent 评测框架(如 AgentBench、SWE-bench、GAIA 等)使用或二次开发经验;\n2、参与过大规模 ML 基础设施或模型训练评测平台的研发。",
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"fulltext": "Agent 研发实习生(基础设施方向)\nAgent 研发实习生(基础设施方向)\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:D15389\n发布时间:2026-09-09\n\n岗位职责\n1、设计并持续演进 Agent Eval Platform,支持大规模并发评测任务的高效执行,提供多维度、多任务类型的 Agent 能力量化评估,打通实验、评测、回归与数据闭环;\n2、设计并搭建沙箱化任务执行环境,支持代码执行、工具调用、多模态交互等复杂 Agent 行为的安全隔离与精确测量,保障执行环境的稳定性与可扩展性;\n3、设计 Agent 轨迹采集系统,建立完善的日志采集、Trace 追踪与异常处理机制,保障评测全流程可观测性。\n\n任职要求\n1、扎实的软件工程能力,熟悉TypeScript/Python/Go/Java 等至少一种语言,并能快速熟悉新语言技术栈;\n2、深入理解 LLM Agent 运行机制,能针对 Tool Call、多轮对话、长上下文、并行工具调用等复杂场景设计合理的 Harness 抽象;\n3、具备分布式系统或任务调度系统的设计与落地经验;\n4、熟练使用 AI Coding 工具,并能将其融入开发全流程以显著提升效率。\n加分项:\n1、有 Agent 评测框架(如 AgentBench、SWE-bench、GAIA 等)使用或二次开发经验;\n2、参与过大规模 ML 基础设施或模型训练评测平台的研发。\nAgent 研发实习生(基础设施方向)\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:D15389\n发布时间:2026-09-09\n\n岗位职责\n1、设计并持续演进 Agent Eval Platform,支持大规模并发评测任务的高效执行,提供多维度、多任务类型的 Agent 能力量化评估,打通实验、评测、回归与数据闭环;\n2、设计并搭建沙箱化任务执行环境,支持代码执行、工具调用、多模态交互等复杂 Agent 行为的安全隔离与精确测量,保障执行环境的稳定性与可扩展性;\n3、设计 Agent 轨迹采集系统,建立完善的日志采集、Trace 追踪与异常处理机制,保障评测全流程可观测性。\n\n任职要求\n1、扎实的软件工程能力,熟悉TypeScript/Python/Go/Java 等至少一种语言,并能快速熟悉新语言技术栈;\n2、深入理解 LLM Agent 运行机制,能针对 Tool Call、多轮对话、长上下文、并行工具调用等复杂场景设计合理的 Harness 抽象;\n3、具备分布式系统或任务调度系统的设计与落地经验;\n4、熟练使用 AI Coding 工具,并能将其融入开发全流程以显著提升效率。\n加分项:\n1、有 Agent 评测框架(如 AgentBench、SWE-bench、GAIA 等)使用或二次开发经验;\n2、参与过大规模 ML 基础设施或模型训练评测平台的研发。\nAgent 研发实习生(基础设施方向)\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:D15389\n发布时间:2026-09-09\n\n岗位职责\n1、设计并持续演进 Agent Eval Platform,支持大规模并发评测任务的高效执行,提供多维度、多任务类型的 Agent 能力量化评估,打通实验、评测、回归与数据闭环;\n2、设计并搭建沙箱化任务执行环境,支持代码执行、工具调用、多模态交互等复杂 Agent 行为的安全隔离与精确测量,保障执行环境的稳定性与可扩展性;\n3、设计 Agent 轨迹采集系统,建立完善的日志采集、Trace 追踪与异常处理机制,保障评测全流程可观测性。\n\n任职要求\n1、扎实的软件工程能力,熟悉TypeScript/Python/Go/Java 等至少一种语言,并能快速熟悉新语言技术栈;\n2、深入理解 LLM Agent 运行机制,能针对 Tool Call、多轮对话、长上下文、并行工具调用等复杂场景设计合理的 Harness 抽象;\n3、具备分布式系统或任务调度系统的设计与落地经验;\n4、熟练使用 AI Coding 工具,并能将其融入开发全流程以显著提升效率。\n加分项:\n1、有 Agent 评测框架(如 AgentBench、SWE-bench、GAIA 等)使用或二次开发经验;\n2、参与过大规模 ML 基础设施或模型训练评测平台的研发。",
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