快手
AI应用研发工程师（效果广告）-【商业化】
AI应用研发工程师（效果广告）-【商业化】
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Jvm
Llm
Rag
广告系统
微服务
数据建模
机器学习
系统架构
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
大厂核心商业化AI岗，技术栈前沿、业务价值明确，但工作生活平衡信息缺失需关注。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
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 2370 个在招 · 其中人工智能 34 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 490 个在招
职位详情
关于这个职位
作为快手商业化团队的一员，你将负责AI技术在广告业务中的落地
核心工作包括：开发和优化服务于外循环广告的AI系统与平台（如RAG、LLM Agents），探索基于大模型的新型广告投放形态（如智能投放助手、创意生成），并推动AI与广告业务的深度融合，提升投放效率和智能化水平
最低要求
具备 5年以上 Java/Python 开发经验，基础扎实，熟悉并发编程、JVM、线程模型等，具备良好的编码风格与系统调优能力
对主流开发框架和中间件底层原理有深入理解
热爱 AI 技术，对大模型、机器学习、数据挖掘等领域有浓厚兴趣，了解其在广告、推荐、内容理解等场景中的落地方式，愿意长期投入 AI 工程建设
熟悉常用的 SQL/NoSQL 数据存储系统，具备优秀的数据建模与调优能力
了解微服务架构，具备良好的系统设计思维与问题拆解能力
有大模型应用、智能Agent、广告创意生成、检索增强生成（RAG）等实际项目经验者优先
具备开源LLM框架（如LangChain、LlamaIndex等）或广告系统经验者优先
具备良好的沟通协作能力，愿意分享，乐于协同，具备较强的自驱力和成长意识
工作职责
负责快手外循环广告业务中AI相关产品与系统的服务端研发工作，包括但不限于技术预研、系统架构设计、业务逻辑建模、核心功能开发与性能优化
深度参与快手广告AI平台建设，涵盖RAG（检索增强生成）、LLM Agents、多模态工具链、AI评测体系、模型服务框架、Prompt 管理、运行时环境等关键工程模块
探索与实现基于大语言模型（LLM）的新型广告投放形态，如智能投放助手、创意生成、自动化分析与策略优化、用户意图理解等
推动广告业务与AI技术的深度融合，提升广告投放智能化水平与效率，降低使用成本，打造有行业影响力的AI+广告解决方案
优先资格
有大模型应用、智能Agent、广告创意生成、检索增强生成（RAG）等实际项目经验者优先
具备开源LLM框架（如LangChain、LlamaIndex等）或广告系统经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与大模型在广告领域的创新应用，能接触到RAG、LLM Agents等最前沿的AI工程化实践
- 业务影响力：工作成果直接服务于公司核心商业化业务，能快速看到技术带来的商业价值
- 平台资源：依托大型互联网平台，拥有海量数据和复杂场景，是锻炼大规模系统设计与优化能力的绝佳环境
- 业务节奏快：商业化业务目标明确，迭代速度快，需要持续学习并快速响应业务需求变化
- 适合具备扎实后端开发功底，同时对AI技术有浓厚兴趣和学习热情，并希望将AI技术应用于具体商业场景以产生实际价值的工程师
缺点 / 挑战
- 技术融合难度高：需要同时精通后端工程和AI模型应用，对复合型能力要求高，技术融合与落地存在挑战
- 系统复杂性：广告系统链路长、模块多，维护和优化大规模分布式系统的复杂性较高
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI工程领域，成为大模型应用、智能Agent或广告技术方向的资深技术专家或架构师
- 技术管理路线：在具备扎实技术能力的基础上，逐步带领小团队，负责更复杂的项目或子系统，向技术经理或总监发展
- 跨领域发展：凭借对AI与广告业务的深刻理解，可转向产品技术负责人、AI解决方案架构师或更前沿的AI平台建设方向
- 作为服务端工程师，负责广告AI系统的核心架构设计与功能开发，确保系统高性能与稳定性
- 深度参与广告AI平台的基础工程建设，将RAG、LLM Agents等前沿技术模块产品化、服务化
- 将大语言模型技术应用于广告业务的具体场景，如创意自动生成、智能投放策略优化，解决实际业务问题
- 推动AI技术在广告全链路的应用，提升整个广告投放系统的智能化程度和商业化效率
- 扎实的工程基础：需要精通Java或Python，理解并发、JVM、网络等底层原理，能设计复杂系统并进行性能调优
- AI工程化能力：需要了解大模型、机器学习的基本原理，并有将其工程化落地（如构建RAG系统、设计Agent流程）的实际经验
- 系统设计思维：熟悉微服务架构和数据库，能从全局角度拆解复杂业务问题，设计可扩展的技术方案
- 业务理解与协作：需要理解广告业务逻辑，并具备良好的沟通能力，与产品、算法、业务方紧密协作推动项目
申请策略
- 在简历和面试中，清晰表达自己对于“AI工程化”的理解，而不仅仅是模型理论
- 准备1-2个如何将AI技术（特别是大模型）应用于解决具体业务问题的案例或思考
- 了解快手广告产品的基本情况和业务模式，思考AI技术可以在哪些环节创造更大价值
- 重点突出5年以上的Java/Python项目经验，尤其是涉及高并发、微服务、性能调优的系统设计与开发经历
- 详细描述与AI相关的工程化项目经验，如基于LLM的应用开发、RAG系统搭建、Agent框架实现等，量化其带来的业务指标提升
- 强调在广告、推荐或内容理解等复杂业务场景下的系统设计与问题解决能力
- 展示良好的沟通协作能力，可通过描述跨团队合作推动项目落地的案例来体现
- 深入学习至少一个主流开源LLM框架（如LangChain、LlamaIndex），并尝试构建完整的RAG或Agent应用
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经历问题，重点突出你的技术决策和贡献
- 对于技术原理题，先阐述基本概念，再结合实际工程经验（如数据处理、模型选型、并发控制、效果评估）展开，体现工程化思考
- 对于系统设计题，遵循从需求分析、核心模块划分、技术选型到权衡（如性能、成本、可维护性）的思路来回答
- 请介绍一下你过去做过的最具挑战性的AI应用或后端系统项目，你在其中承担了什么角色？遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 请描述一下你对RAG（检索增强生成）的理解，并结合你的经验，谈谈在构建一个稳定的RAG系统时需要考虑哪些关键因素？
- 如何评估一个基于LLM的应用的效果？如果让你为快手广告的‘智能创意生成’功能设计一套评测体系，你会从哪些维度入手？
- 你如何平衡系统的技术先进性、开发成本和业务上线时间？请结合一个项目经历说明
- 如果你负责设计一个‘广告智能投放助手’，从技术架构角度，你会如何规划其核心模块？
职位点评
薪资福利82
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
82较高
作为头部互联网公司的核心技术岗，预期提供具有市场竞争力的薪酬福利体系。
薪资信号市场水准 (3–5万/月)
成长发展
95较高
职位深度结合了当前最前沿的大模型技术与核心商业化场景，能提供强大的技术实践平台和快速成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、LLM Agents、多模态、Prompt 管理、AI评测
成长机会探索与实现、深度融合、打造...解决方案
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在北京或杭州，均为一线或新一线城市。但JD未明确提及办公模式和工作强度相关信息。
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
85较高
致力于用AI技术革新广告行业，提升商业效率，属于科技驱动商业增长的典型，具有明确的行业影响力目标。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号打造有行业影响力的AI+广告解决方案
创新程度积极采用新技术
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