岗位职责
- 设计并优化职能Agent架构,包括但不限于内部业务知识利用,Agent记忆、上下文工程、工具调用、多智能体协作等,打造AI数字员工,提升职能团队整体工作效率。
- 参与Agent模型训练过程,包括业务场景相关的SFT数据合成、Agentic RL等,设计高效的策略优化算法,结合私域知识、公域知识、历史经验等信息,通过稳定的Agentic RL,提升Agent多轮交互能力,实现AI数字员工与职能团队的协作效率提升,撰写顶会论文并进行业务落地。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历,博士或有国际顶会论文发表者优先。
- 精通Python,熟悉PyTorch等深度学习框架,对LLM、Agent领域有深入研究,有AI Agent相关研发经验(如多智能体协作、强化学习与SFT结合等)。
- 熟悉AI Agent架构设计,有自动化流程设计、记忆、工具调用、推理规划相关经验者优先。
- 对前沿技术(如大模型、AI数字员工)有强烈兴趣,具备独立思考与解决问题的能力。