快手
全栈研发实习生-【生活服务】
全栈研发实习生-【生活服务】
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai编程
Go
Rag
全栈开发
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
快手生活服务核心业务实习岗，技术栈前沿且含AI实践，导师带教成长空间大，薪资符合实习市场水平。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6千
比全栈开发中位数低
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 2590 个在招 · 其中全栈开发 6 个
市场机会
选择面较广
北京 · 全栈开发 · 65 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是快手生活服务业务的全栈研发实习生，你将参与商品、交易、结算等核心业务系统的设计与开发
在导师指导下，你将体验从需求分析到上线运营的端到端产品研发流程，并有机会实践AI辅助编程及大模型Agent平台建设
最低要求
计算机、软件工程、人工智能或相关专业在读学生优先
计算机基础扎实，熟悉常见数据结构、算法、操作系统和网络原理
熟悉至少一种主流编程语言，如 Java、Go、Python、TypeScript 等，并具备实际编码经验
了解 MySQL、Redis、消息队列等常见技术组件，理解基本的数据库使用和缓存概念
对前后端开发均有兴趣，愿意学习全栈技术，乐于尝试 AI 编程工具
学习能力强，有自驱力和好奇心，具备良好的沟通协作能力
工作职责
参与生活服务业务的全栈研发，围绕商品、交易、结算、Agent 平台及基础能力建设，在导师指导下参与业务系统的设计、开发和迭代
参与端到端产品研发，包括需求分析、技术方案、接口设计、数据建模、前端页面开发、服务端接口开发、联调测试及上线运营等研发环节
解决商品、交易、结算、支付、履约、营销等业务之间的复杂依赖问题，关注业务指标、用户体验和系统稳定性，养成面向真实业务问题的工程习惯
学习并使用 AI 编程工具参与前端、后端及数据服务开发，实践 AI 辅助研发模式，尝试将 AI 应用于需求理解、代码生成、重构、测试用例生成和问题定位等研发场景
了解基于大模型、Agent、RAG、工作流编排和工具调用的业务应用，参与 Agent 平台建设，将项目经验沉淀为可复用的组件、Skill 或自动化能力
优先资格
有电商、本地生活、交易、支付、结算或平台型业务的项目或实习经历
有 Web / 客户端 / 服务端独立开发经历，或有个人项目、课程设计、竞赛获奖、开源贡献
用过 AI 编程工具或大模型 API，写过 Prompt，对 Agent、RAG 有基本认知或实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务核心且场景丰富：生活服务涉及商品、交易、结算等复杂链路，能锻炼解决复杂业务依赖问题的能力
- 技术栈前沿：不仅涵盖传统全栈技术，还深度结合AI编程工具、大模型Agent和RAG技术，紧跟行业趋势
- 培养体系完善：有导师指导，参与端到端研发，有助于养成良好的工程习惯和全局视野
- 业务复杂度高：需要理解商品、交易、支付、履约等多个业务模块的复杂依赖，学习曲线较陡
- 适合计算机基础扎实、对全栈开发和AI前沿技术有浓厚兴趣，且具备较强自驱力和学习能力的在校生
缺点 / 挑战
- 技术广度要求大：作为全栈岗，需同时兼顾前端、后端及数据服务，对精力和快速学习能力要求较高
角色解读
- 通过端到端的项目实践和导师指导，快速积累全栈开发经验与复杂业务系统的架构能力
- 深入接触AI编程与大模型Agent应用，向AI驱动的研发工程师或全栈架构师方向发展
- 参与生活服务业务（商品、交易、结算等）的全栈研发，涵盖前端页面与后端接口开发
- 在导师指导下体验端到端产品研发流程，从需求分析、技术方案到联调测试及上线运营
- 实践AI辅助研发模式，使用AI编程工具进行代码生成、重构，并参与大模型Agent平台建设
- 扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法、操作系统和网络原理
- 熟练掌握至少一种主流编程语言（如Java、Go、Python、TypeScript），并具备实际编码经验
- 了解MySQL、Redis、消息队列等常见技术组件，对前后端开发均有兴趣
申请策略
- 准备个人项目或开源贡献链接，在简历中附上GitHub或技术博客，直观展示代码能力和技术热情
- 突出全栈开发经历：展示Web、客户端或服务端的独立开发项目，证明具备前后端实际编码能力
- 强调AI工具实践：详细描述使用AI编程工具、大模型API或编写Prompt的经验，以及对Agent/RAG的认知
- 展现业务理解力：若有电商、本地生活、交易支付等相关项目或实习经历，需重点突出对业务逻辑的理解
- 补充中间件知识：深入学习Redis、消息队列的使用场景及基本原理，熟悉高并发下的缓存与异步处理
- 熟悉AI应用开发：了解LangChain等框架，动手实践基于大模型的Agent工作流编排和工具调用
面试指南
- 项目经验类：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你在其中的具体贡献、技术选型原因及最终收益
- 系统设计/业务类：先明确业务场景和核心诉求，再分层设计（前端、接口、数据、缓存），最后考虑异常处理和扩展性
- 请介绍一个你独立完成的Web或全栈项目，重点讲讲前后端是如何交互的，遇到了什么技术难点？
- 在交易或支付场景中，如何保证数据的一致性？如果发生超卖或重复支付，系统该如何处理？
- 你平时如何使用AI编程工具？请分享一个利用AI提高开发效率或解决复杂问题的具体案例
- 谈谈你对Agent和RAG的理解，如果让你设计一个基于大模型的客服Agent，你会如何编排工作流？
- 你的计算机基础如何？请手写或口述一下常见排序算法的时间复杂度，以及TCP三次握手的过程
- 复习计算机基础（数据结构、网络、操作系统）及常用框架原理，准备好手写代码或算法题
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为实习生岗位，薪资按日薪折算，符合互联网行业实习津贴的市场平均水平，能满足基本的实习生活需求。
薪资信号未披露（AI估算：4–8千/月）
成长发展
90较高
岗位提供导师指导，涵盖端到端研发流程，且深度结合AI编程与大模型Agent等前沿技术，对个人技术成长和技能拓宽极具价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Go、Python、TypeScript、MySQL、Redis、AI编程、Agent、RAG、大模型
成长机会在导师指导下、学习并使用、实践、了解
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为互联网核心业务线的实习生，通常需要保证一定的出勤时间，WLB情况无法准确判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
生活服务业务直接面向广大用户的日常消费场景，具有一定的社会服务价值，且积极拥抱AI大模型技术，具有较好的行业前景。
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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