快手
大模型数据开发实习生-【可灵AI专项】
大模型数据开发实习生-【可灵AI专项】
发布于 1 天前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
分布式计算
PyTorch
数据湖
多模态数据
ClickHouse
AI 估算 · 8k–12k
大厂实习薪资有竞争力，多模态前沿领域，日薪中等偏上，按月估算月薪水平。
职位详情
关于这个职位
这是一个在快手可灵AI团队的大模型数据开发实习岗位
你将参与搭建多模态数据处理pipeline，开发数据算子与检索引擎，支撑可灵模型的高效迭代
适合对AI数据工程、多模态技术充满热情的同学，能深入接触前沿大模型训练数据基建
最低要求
计算机及相关专业，28年毕业优先，熟练掌握Java、Python、C/C++ 等至少一种开发语言
扎实的编程基础、良好的编程风格，熟悉多线程编程、分布式计算、网络通信、内存管理、设计模式
具备分布式系统的研发经验，有优化系统性能问题的能力和经验
熟悉多项大数据处理/分析相关的工具/框架，例如Ray、Hive、ClickHouse、数据湖等
工作职责
搭建 Data Centric 的多模态数据处理 pipeline，包括数据处理算子开发、跨模态检索引擎开发、多模态数据的内容理解、质量筛选、组织与合成等关键环节，支撑可灵模型数据生产与高效迭代
对接视频/图片/音频等各类多模态模型的数据生产需求，打造业界领先的多模态数据生产引擎，持续提升训练数据的规模、质量和迭代效率，支撑可灵全系多模态生成模型训练
持续提升平台数据生产效率、易用性、降低算法使用成本，探索业界前沿的多模态数据处理相关技术，设计并实现到数据平台中
优先资格
具备以下一个或者多个条件者优先：
有多模态AI数据相关处理经验
熟悉某种大模型推理或训练框架（如vLLM、SGLang、PyTorch），具备异构GPU上的推理部署和优化经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 快手作为头部互联网公司，平台大、资源多，可积累顶级多模态AI实战经验
- 接触前沿技术栈（Ray、数据湖、大模型推理框架等），技术成长快
- 团队专注可灵AI，是公司重点方向，发展前景好
- 多模态数据处理涉及复杂pipeline，调试优化有一定难度
- 大厂工作节奏较快，可能需要适应高强度协作
缺点 / 挑战
- 实习岗位需要快速上手，对学习能力和技术广度要求较高
- 适合对AI数据工程充满热情、编程基础扎实、乐于挑战前沿技术的在校生
角色解读
- 深入掌握大模型数据工程全流程，成为稀缺的多模态数据专家
- 可向数据平台架构师或AI工程化方向晋升，未来可担任技术leader
- 积累快手核心AI业务经验，为后续职业发展打下坚实基础
- 设计和实现多模态数据处理pipeline，包括数据清洗、标注、跨模态检索等关键环节
- 与算法团队紧密协作，根据模型训练需求定制数据生产方案，提升数据质量和规模
- 探索并落地前沿的多模态数据处理技术，持续优化平台性能和易用性
- 熟练掌握Java、Python或C++中至少一种，具备扎实的编程基础
- 熟悉分布式系统和大数据处理框架（如Ray、Hive、ClickHouse等）
- 了解多模态AI数据相关经验或大模型推理框架（vLLM、PyTorch等）优先
申请策略
- 在简历和面试中表达对可灵AI产品的热情，展示对多模态技术趋势的理解
- 突出大数据或分布式系统项目经验，如使用Ray、Spark等处理海量数据
- 强调多模态或AI相关项目，如视频理解、图文检索等
- 展示编程能力和系统设计能力，可附上GitHub链接或技术博客
- 提前学习Ray框架和多模态数据处理的基础知识
- 了解大模型训练数据pipeline的设计思路，阅读相关论文或开源项目
面试指南
- STAR原则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化成果
- 技术对比：列出不同方案的优缺点，体现技术深度和权衡思路
- 介绍一个你参与过的大数据处理项目，架构和优化点是什么？
- 如何设计一个多模态数据检索系统？请从技术选型和性能优化角度回答
- 你使用过哪些分布式框架？它们之间的区别和适用场景是什么？
- 对多模态数据质量筛选有哪些方法？
- 复习分布式系统基础知识（CAP、一致性协议等）和大数据组件原理
- 准备1-2个与多模态或数据pipeline相关的项目案例，能清晰讲解设计思路
匹配度报告
64
综合匹配度
大厂AI核心业务实习，前沿技术栈，成长性极强，但薪资和WLB相对一般。
适合人群
适合极度追求技术成长、希望在大模型数据工程领域快速积累经验的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利45
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
45较低
实习薪资相对全职偏低，但快手福利体系较完善，北京地区实习薪资有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：8K-12K/月）
成长发展匹配
90较高
该岗位技术前沿，涉及多模态AI和大数据，能深度参与核心模型训练数据基建，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态数据处理、Ray、Hive、ClickHouse、数据湖、vLLM、SGLang、PyTorch、分布式计算
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，北京通勤可能较长，实习期间工作节奏可能较快。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
参与打造国内领先的AI生成模型，技术意义强，但社会影响力相对中性。
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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