这条 JD 在招什么人
快手的 AIGC 应用方向，围绕可灵这类视频生成产品做应用层：生成能力的工程封装、创作工具的 Agent 化编排、生成内容的安全审核链路。考察点按公开 JD 与面经的高频归纳，集中在两块：一是对扩散类生成模型的基本原理要懂（不用会训，但要能讲清管线），二是把生成能力编排成产品功能的工程能力——任务队列、并行调用、失败重试、流式反馈这些。
业务场景推测
大概率是可灵的应用层与站内创作工具：视频生成的任务调度与产品化、图文到视频的创作辅助、生成内容的合规审核（置信度：中，基于公开业务布局推断）。短视频生产管线的 AI 化改造也可能是这个方向的一部分（置信度：低，基于公开产品形态推断）。
硬技能：必须会什么
- 生成模型原理：扩散模型的训练与推理（扩散训练与推理）、流匹配与扩散的关系（流匹配与扩散）、潜空间与 VAE（VAE 潜空间）
- Agent 编排：循环控制（Agent 循环）、任务规划（Agent 规划）、并行调用（并行工具）、什么任务交给固定流程（workflow vs Agent）
- 交互与工程：流式与异步的体验设计（流式体验）、失败处理（工具失败）
- 工程功底：异步任务队列、长耗时任务的进度反馈
加分项：什么能拉开差距
- 用过 ComfyUI 或类似管线工具，懂视频生成的参数空间
- 做过 AIGC 内容的审核或水印方案
- 有视频/图像处理基础：分辨率、帧率、编码格式这些约束
- 做过长耗时生成任务的排队与进度产品
JD 没写但面试会问
- 一次生成要几十秒，等待体验怎么设计（高频）
- 批量生成任务怎么调度，失败的任务怎么重试不重复扣费
- 生成内容违反社区规范，在管线哪一层拦最合适
- 用户上传素材的合规检查与生成管线怎么衔接
- 固定模板流程和 Agent 自主编排，创作工具里各适合什么场景
- 生成质量不稳定，应用层能做什么补救
能力模型
| 层 | 内容 | 达标线 |
|---|---|---|
| 生成层 | 扩散/流匹配原理、管线参数 | 讲得出机制 |
| Agent 层 | 编排、并行、失败重试 | 做过完整实现 |
| 体验层 | 流式反馈、长任务交互 | 有产品级思考 |
| 安全层 | 内容审核、合规链路 | 有方案级意识 |
简历怎么改
- AIGC 项目写清生成链路与参数：什么模型、什么管线、什么约束
- 「做过 Agent」换成具体编排设计：任务拆分、并行策略、失败恢复
- 有内容安全或审核经历要单独写，短视频平台这是硬需求
- 交互与体验的改进写量化结果：完成率、等待流失
项目建议
- 做一个文生视频任务编排 Demo：队列、并行、重试、进度推送，统计成功率与时延
- 给生成结果搭一个轻量审核链路：规则前置加模型后置，记录拦截分布
- 快手全部方向的题库见快手公司聚合页
- 直接用项目匹配器按你的基础和可用时间生成方案
准备计划
- 7 天：Agent 编排与生成模型原理题库速答过两遍；扩散与流匹配的关系要能画图讲清，同步刷快手公司聚合页的面经题
- 21 天：完成任务编排项目并建立成功率与时延指标；简历体检
- 45 天：完整走 Agent 开发路线，用差距测试定位短板，模拟面试三轮以上