【快Star】大模型系统开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从系统开发工程师起步，逐步深入大模型应用架构设计，成长为技术专家或架构师
• 可横向扩展至算法理解与优化，与研究员协作推动模型落地，成为算法工程双栖人才
• 长期可向AI系统负责人或技术经理发展，领导大型AI平台建设
• 研发基于快手自研大模型的AIGC自动化创作系统，包括文生视频、文生图等工具平台
• 构建Chatbot、VideoCaption、VQA等各类工业级AI Agent，并集成到内容生产与消费链路
• 参与核心子系统开发，与算法团队协作优化内容质量与智能化效果
• 跟踪AIGC、AI Agent前沿技术，将最新成果引入快手业务场景
• 扎实的计算机基础，至少熟练掌握Python/Java/C++/Go中的一门
• 对大语言模型和多模态模型的应用开发有了解，熟悉Langchain、LlamaIndex等Agent框架者优先
• 对Stable Diffusion、Midjourney等AIGC工具或模型有了解者优先
• 具备强烈的学习能力和好奇心，能快速跟进技术前沿

申请策略

• 快手「快Star」项目重视潜力，可在面试中展示快速学习能力和对AI技术趋势的见解
• 提前了解快手的AIGC产品（如可灵、快影），思考改进点，面试时主动探讨
• 突出编程能力（Python/Java/C++/Go）和计算机基础（数据结构、操作系统、网络）
• 如有大模型相关项目或竞赛经历（如NLP、多模态、AIGC），务必详细描述
• 展示开源贡献或个人技术博客，体现学习热情和钻研能力
• 如果有使用Langchain、Stable Diffusion等工具的实际经验，单独列出
• 系统学习大模型原理和Prompt Engineering，动手搭建一个简单的AI Agent（例如聊天机器人）
• 熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），了解Transformer和扩散模型基础

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出技术选型和算法理解
• 对于原理类问题，先解释核心概念（如Transformer、扩散过程），再结合实际应用说明
• 对于开放性问题，先分析场景需求，再提出可行的技术方案，注意体现系统设计和平衡思维
• 请介绍一个你做过的大模型相关项目，并说明遇到的技术难点
• Langchain中的Agent和Chain有什么区别？如何设计一个多轮对话的Agent？
• Stable Diffusion的工作原理是什么？如何优化生成速度？
• 如何评估一个AIGC系统的内容质量？你会关注哪些指标？
• 在快手AIGC场景中，你觉得最大的技术挑战是什么？