快手
Agent 研发实习生
Agent 研发实习生
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai应用开发
Prompt工程
Rag
原型验证
团队协作
大模型(Llm)
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿大模型技术栈、业务落地导向强、成长空间广阔，但工作节奏偏快
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9.0千
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2910 个在招 · 其中人工智能 46 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 690 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI应用相关产品的系统研发与测试上线，重点参与大模型在业务场景中的落地实践（如Agent、RAG、AI工作流等）
协助完成模型接入、Prompt调优及效果评估迭代，并跟踪前沿AI技术进行原型验证
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件、人工智能等相关专业优先
具备扎实的编程基础，至少熟悉一门语言，如 Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go
对大模型和 AI 应用开发有兴趣，了解 Prompt、RAG、Agent、Workflow 等基础概念
有项目实践经验，做过课程项目、实验室项目、比赛项目或个人项目
学习能力强，沟通协作好，能在指导下高质量完成任务
工作职责
参与 AI 应用相关产品与系统研发，支持需求分析、开发联调、测试上线
参与大模型在业务中的落地，包括 Agent、RAG、知识库、AI 工作流、AIGC 等方向
协助推进 AI 应用工程化建设，包括模型接入、Prompt 调优、效果评估与迭代优化
跟踪 AI 应用领域的新技术、新框架，参与技术调研和原型验证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度接触快手核心AI业务与大模型技术栈，技术前沿且实战性强
- 依托头部互联网平台资源，享有完善的导师带教体系与广阔的职业发展通道
- 项目成果可直接面向海量用户，个人技术影响力与简历含金量高
- AI应用工程化涉及多环节协同，需快速适应快节奏开发与频繁迭代
- 大模型领域技术更新极快，需保持高强度自主学习以跟进最新框架与论文
- 适合计算机或人工智能相关专业在校生，对大模型应用开发有强烈兴趣，具备扎实编码基础与快速学习能力，渴望在互联网一线平台积累前沿AI实战经验的求职者
缺点 / 挑战
- 业务落地过程中常面临效果评估与调优瓶颈，对问题排查能力要求较高
角色解读
- 初期聚焦AI应用工程化落地与基础模块开发，积累大模型业务实战经验
- 中期可独立负责Agent或RAG子系统设计与性能优化，向AI算法工程师或大模型应用架构师方向发展
- 长期可拓展至AI产品管理或前沿技术研究员，主导复杂AI系统的商业化落地
- 参与AI应用系统与产品的全链路研发，负责从需求分析到测试上线的协同工作
- 深入大模型业务场景，具体负责Agent、RAG架构搭建及AI工作流的设计与实现
- 协助完成模型API接入、Prompt调优及效果评估迭代，持续优化AI产品体验
- 掌握扎实的编程基础，熟练运用Python、Java或Go等至少一门主流语言
- 理解大模型核心概念，熟悉Prompt设计、RAG检索增强生成及Agent智能体工作流原理
- 具备良好的工程化思维，能独立完成技术调研与原型代码验证
申请策略
- 提前研究快手近期发布的AI产品或技术白皮书，面试时展现对业务场景的理解
- 准备1-2个完整的项目复盘案例，清晰阐述技术选型理由与踩坑解决方案
- 关注公司技术团队动态，针对性调整投递渠道与沟通话术
- 突出大模型相关课程项目或竞赛经历，详细列出使用的技术栈（如LangChain、LlamaIndex、向量数据库等）
- 量化展示个人项目的核心指标（如响应速度提升、准确率优化、用户量等）
- 强调编程基础与工程实践能力，附上GitHub链接或技术博客
- 系统学习Prompt Engineering与RAG架构设计，动手复现经典Agent案例
- 熟悉主流大模型API调用与微调基础流程，掌握LangChain/LlamaIndex等开发框架
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化陈述项目背景与个人贡献
- 针对技术问题，先阐明核心原理，再结合具体代码或架构图说明实现路径，最后总结优化效果与反思
- 对于系统设计题，遵循“需求拆解-组件设计-数据流梳理-评估迭代”的逻辑展开
- 请介绍一个你参与的大模型或AI应用相关项目，你在其中承担的具体职责与技术难点是什么？
- 如何理解RAG架构中的检索增强机制？在实际项目中遇到过哪些幻觉问题，你是如何通过Prompt或架构优化解决的？
- 如果让你设计一个客服Agent，你会考虑哪些核心组件与评估指标？
- 请描述一次你快速学习新技术并完成原型验证的经历
- 复习数据结构与算法基础，刷写LeetCode中等难度题目确保编码流畅度
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
北京大厂AI实习津贴处于市场中上水平，虽为实习性质但福利体系完善，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号市场水准 (7.0千–1.0万/月)
成长发展
90较高
岗位直接聚焦大模型与Agent前沿技术，提供丰富的实战落地机会与内部技术成长资源，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Agent、RAG、Prompt、AI工作流、AIGC
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂节奏较快，实习期通常需坐班且伴随项目迭代压力，WLB一般，生活化动机满足度中等。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
致力于推动AI技术在真实业务场景中的落地应用，具有明确的技术探索价值与行业前瞻性，意义感动机满足度良好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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