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Kuaishou Technology · Beijing

# 算法实习生 -【综效线-企业应用部】

Beijing 

Listed on Kuaishou Technology’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

我们正在寻找对前沿AI技术充满热情的算法实习生，加入我们创新的研发团队。你将深入参与下一代智能Agent系统的构建，不仅有机会探索多智能体（Multi-agent）协作的前沿范式，还将亲手将理论转化为解决实际问题的Agentic解决方案。

### Agent系统设计与开发
- 参与构建高性能、可扩展的Agent框架，设计智能体的规划（Planning）、记忆（Memory）与工具调用（Tool Use）机制，实现复杂任务的自动化拆解与执行；

### 多智能体（Multi-agent）协作探索
- 参与Multi-agent系统的研发，探索不同角色智能体之间的通信、协作与竞争机制，解决单体模型难以处理的复杂场景问题；

### Agent评估与优化
- 建立科学的Agent能力评估体系（Evaluation Framework），通过SFT、RLHF等手段持续优化Agent在特定场景下的决策质量与执行成功率；

### RAG系统与知识增强
- 参与基于RAG（检索增强生成）技术的系统研发，优化信息检索链路，提升Agent获取外部知识的准确性与时效性；

### LLM与搜推融合
- 探索LLM/Agent与企业内部搜索推荐系统的结合点，利用Agent能力重构用户意图理解与交互范式；

### 前沿技术落地
- 紧跟LLM与Agent领域的最新学术进展（如AutoGPT, MetaGPT, LangGraph等），复现前沿算法并尝试落地应用。

### 基础背景
- 计算机科学、人工智能、数学或相关专业在读学生（本科/硕士/博士）；

### 编程能力
- 具备扎实的Python编程基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，有良好的代码规范；

### 核心技能
- 对机器学习、NLP有深入理解，熟悉Transformer架构及主流大语言模型（GPT, Llama, Qwen等）原理；

### 加分项（Agent相关）
- 有LangChain, AutoGen, LlamaIndex等Agent开发框架使用经验者优先；
- 熟悉ReAct, CoT, ToT等提示工程（Prompt Engineering）方法论者优先；
- 有复杂Agent系统设计、评测集构建或模型微调（Fine-tuning）经验者优先；

### 软性素质
- 具备快速阅读英文论文的能力，对解决开放性技术难题充满激情，善于沟通与团队协作。

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Under a day
- Location: Beijing[Apply on Kuaishou Technology’s careers site →](https://zhaopin.kuaishou.cn/#/official/social/job-info/26661)

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