岗位职责
- 负责工程知识引擎的设计与构建，研究多源异构知识（代码、文档、架构等）的统一建模与智能检索技术；
- 研究智能体自主记忆系统，设计长短期记忆协同机制，实现用户偏好与项目规范的自动学习；
- 探索自优化智能体算法，构建基于执行反馈的自我评估与策略优化闭环；
- 联合通义实验室进行模型训练，将工程知识与记忆能力注入大模型；
- 跟踪Agent领域前沿进展，产出论文、技术报告或开源项目。
职位要求
- 计算机、人工智能等相关专业博士及以上学历；
- 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉Transformer、LLM原理；
- 熟悉以下至少一个方向：知识图谱、RAG、Agent框架、强化学习、记忆网络；
- 熟练掌握Python，有PyTorch/TensorFlow等框架开发经验；
- 具备良好的论文阅读与复现能力，能快速跟进领域SOTA；
- 优秀的沟通协作能力，能与产研团队紧密配合推动技术落地。 【加分项】：
- 有顶会论文发表经历（NeurIPS/ICML/ACL/EMNLP等）；
- 有大模型训练、SFT、RLHF相关经验；
- 有Agent/LangChain/AutoGPT等智能体框架开发经验；
- 有知名开源项目贡献或个人技术影响力；
- 有代码智能、程序分析相关研究背景。
