快手
AI Agent 全栈工程师(音视频方向)
岗位职责
Agent 系统设计与开发:独立设计、开发和迭代 AI Agent,完成架构选型、任务编排、Prompt 设计、工具调用与端到端交付;
工具链封装与集成:将部门核心平台能力(排障、转码、调度、监控等)封装为 Agent 可调用的标准化 Tool / MCP / Skill等,实现 Agent 从"只能查"到"可以干"的跃迁;
RAG 知识库建设:搭建和优化音视频领域知识库(向量检索 + 混合检索 + 重排序),持续提升检索准确率与响应质量;
效果评估与迭代:设计评估体系,建立评测集,量化 Agent 准确率/召回率/延迟/成本,数据驱动持续优化;
成本与稳定性治理:制定 Agent 降本标准(上下文压缩、模型分流、Token 限流),设计异常兜底与熔断策略,保障生产级可靠性;
前沿探索与团队赋能:持续追踪 AI Agent 生态最新进展,探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用,推动部门 AI 研发范式升级
任职要求
本科及以上学历,计算机/软件/信息等相关专业; 2、1 年以上开发经验,至少精通一个技术领域(前端/客户端/后端均可);
熟练使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等),有用 AI 突破自身不熟悉领域的实际经验;
扎实的 Prompt Engineering 能力,掌握 System Prompt 设计、Few-shot、CoT、结构化输出等技巧;
深入理解 Function Calling / Tool Use 机制,能设计 Tool Schema、处理多轮工具调用链路;
具备产品化思维,善于从日常工作流中洞察和抽象产品需求;
有成本意识,能根据任务选型模型(大模型 vs 小模型 vs 规则),不盲目上大模型。
加分项
有 LangChain / LangGraph / AutoGen 或自研 Agent 框架实战等相关经验;
有 MCP / A2A 等 AI 协议的实践经验;
有全栈开发能力,能独立覆盖前端 + 后端;
有音视频/流媒体/直播领域经验;
有 RAG 系统设计与效果优化经验;
有 Agent 评估体系搭建经验;
开源社区活跃(GitHub 有 Agent 相关项目/贡献)。
信息来自企业官方招聘渠道
OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理,最终申请以企业官方页面为准。