快手
AI应用开发实习生（直播中控方向）-【电商】
AI应用开发实习生（直播中控方向）-【电商】
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Coding
Llm
Mcp
多模态
模型评测
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦AI Agent与直播业务结合，技术前沿、成长空间大，薪资福利待确认，适合渴望实战的在校生
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 2940 个在招 · 其中人工智能 47 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 430 个在招
职位详情
关于这个职位
负责快手电商直播智能中控系统的AI应用开发，涵盖商品问答、话术生成、弹幕交互及节奏辅助等功能设计
参与Agent与工作流搭建，实现意图识别、任务拆解与大模型协同，同时负责后端接口开发与系统联调优化
通过构建测试样本与评估方法持续迭代，推动AI原型落地为可维护的业务能力
最低要求
本科及以上在读，计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业
其他专业有扎实编程能力和相关项目经验也欢迎
熟练掌握 Python 或 Java 至少一门语言，具备独立开发和调试能力，了解 HTTP、数据库、异步任务及常见异常处理
善于拆解问题，愿意理解真实用户需求，能够与产品、算法及后端同学协作推进任务
工作职责
参与直播智能中控的 AI 应用开发，围绕商品知识问答、直播话术生成、弹幕理解与回复、讲解节奏辅助等场景，设计并实现具体功能
参与 Agent 与工作流建设，实现意图识别、任务拆解、工具调用、上下文管理及异常兜底，支持大模型与现有业务服务协同
参与后端接口开发、系统联调与问题排查，优化模型调用的响应时延、稳定性和成本
构建测试样本和效果评估方法，结合业务反馈持续改进功能，推动原型成为可用、可维护的业务能力
优先资格
有电商直播相关实践经验，或对直播内容有深入了解者优先，例如参与过直播带货、主播/中控工作、直播脚本策划、商品讲解或直播间运营，能够结合实际场景发现问题，并思考如何用 AI 改善直播体验与效率
有 MCP、Agent 编排、模型评测、多模态理解、ASR/TTS 等相关实践
熟悉 Claude Code、Codex 等 AI Coding 工具，能够独立审查生成代码并验证结果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿大模型与Agent技术，实战场景贴近商业化核心业务
- 快手平台流量大、数据丰富，有利于快速验证技术方案并积累高价值项目经验
- 团队技术氛围浓厚，有机会直接使用Claude Code等先进AI编程工具提升效能
- 实习经历含金量高，对后续求职大厂AI/后端岗位有显著加分
- 需同时兼顾AI模型应用与后端工程开发，技术栈跨度较大，学习曲线较陡
- 适合计算机相关专业在校生，热爱AI技术应用，具备扎实编码基础且渴望在真实商业场景中打磨技术的求职者
缺点 / 挑战
- 直播业务实时性要求高，模型延迟与稳定性优化压力较大
- 作为实习生需快速融入跨部门协作，沟通与需求对齐成本较高
角色解读
- 向AI应用架构师或大模型工程师方向发展，深入Agent生态与复杂系统治理
- 积累业务与技术双重视角，可向AI产品经理或技术负责人转型
- 在电商智能化领域深耕，成为具备行业Know-how的复合型技术专家
- 负责电商直播智能中控系统的AI功能开发，如商品问答、话术生成与弹幕交互
- 搭建Agent与工作流，实现大模型意图识别、任务拆解及与现有业务服务的协同
- 进行后端接口开发与系统联调，优化模型调用性能与稳定性
- 设计测试样本与评估体系，推动AI原型从实验走向生产环境
- 扎实的Python或Java编程能力，熟悉HTTP、数据库及异步处理
- 掌握LLM应用开发基础，了解Agent架构、MCP协议及模型评测方法
- 具备较强的问题分析与拆解能力，能跨团队协作推进需求落地
- 对电商直播业务场景有敏感度，能快速将业务痛点转化为技术方案
申请策略
- 提前了解快手电商直播的业务逻辑与当前痛点，面试时可提出针对性AI解决方案
- 准备1-2个完整的项目案例，清晰阐述技术选型、难点突破与业务价值
- 突出Python/Java项目经验，强调独立完成模块开发、调试与性能优化的过程
- 展示LLM/Agent相关实践，如Prompt工程、工作流编排、模型评测指标设计等
- 若有直播/电商运营或内容创作经历，重点说明如何将业务洞察转化为技术需求
- 补充Agent框架（如LangChain/LlamaIndex）与MCP协议的实际动手练习
- 强化后端基础，包括并发编程、API设计与数据库查询优化
- 学习大模型推理加速与成本控制的基础知识（如量化、缓存策略）
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验，突出个人贡献与技术决策依据
- 针对系统设计类问题，先明确边界条件与核心指标，再分模块（感知-规划-执行-监控）展开论述
- 结合业务场景给出可落地的方案，避免纯理论堆砌，强调权衡取舍与迭代思路
- 请介绍一个你使用LLM或Agent解决具体问题的项目，遇到了哪些挑战？如何解决的？
- 如何设计一个可靠的Agent工作流来处理直播中的突发异常或错误输入？
- 在保障模型调用低延迟和高稳定性的前提下，你会采取哪些工程化手段？
- 如果让你用AI优化直播话术生成，你会如何定义评估指标并收集反馈？
- 复习计算机网络、操作系统与数据结构基础，确保后端开发面试不丢分
职位点评
薪资福利65
成长发展88
工作生活60
使命价值72
薪资福利
65中等
实习津贴符合杭州互联网大厂平均水平，但JD未明确具体福利与补贴细节，整体满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–1.1万/月）
成长发展
88较高
岗位深度绑定大模型与Agent前沿技术，提供完整的从原型到上线的实战闭环，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、LLM、Agent、MCP、模型评测、多模态、ASR/TTS、AI Coding
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确办公模式与工时安排，互联网研发岗通常节奏较快，WLB存在一定不确定性。
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
72中等
聚焦电商直播智能化升级，虽以商业导向为主，但AI提效切实改善创作者与商家体验，具备一定正向价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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