岗位职责
- 研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强；
- 应用强化学习（RL）、模仿学习、SFT 及偏好对齐（DPO/PPO）技术，提升模型在复杂任务中的执行成功率与逻辑性；
- 参与构建高性能、高可用的 Agent 框架或 Runtime 系统，探索多智能体（Multi-Agent）协同与自我迭代学习范式；
- 构建端到端的智能体评测体系，通过数据驱动的方式持续迭代算法，推动 Agent 在搜索、办公、创作或垂直行业场景的落地。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先；
- 精通 Python，具备扎实的 C/C++/Java（至少一门）基础，具备极佳的工程实现能力，追求高质量的代码设计；
- 深入理解 Transformer 架构及大模型（LLM）原理；熟悉深度学习主流框架（PyTorch/TensorFlow）；掌握强化学习、自然语言处理或计算机视觉的基础理论；
- 极强的求知欲与学习能力，对新技术保有好奇心；逻辑清晰，善于独立思考并反思总结；具备良好的沟通能力和团队协同意识。 【加分项】
- 在 NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR 等顶级会议发表过论文；
- 在 ACM-ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle 或知名 AI 算法大赛中获得优异名次；
- 开知名开源项目的核心贡献者或在开源社区有影响力；
- 有 LangChain、AutoGen、MetaGPT 等 Agent 框架的使用或二次开发经验；
- 熟悉 RAG 架构或在搜索/推荐场景有相关实践。
