岗位职责
- 参与基于Agentic AI的智能测试与质量保障系统研发，探索大模型在知识验证、测试生成、风险防控等核心场景的创新应用；
- 围绕“规范驱动开发”（Specification-Driven Development）体系，构建知识可信、测试高效、风险可控的AI原生质量基础设施；
- 开发可运行的代码与工具链（如用例&自动化代码生成引擎），还需输出完整技术方案与文档，支撑业务规模化落地；
- 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
职位要求
- 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生；
- 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；
- 了解LLM基本原理，有Prompt工程、Agent开发、RAG或代码生成相关项目经验；有LLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；
- 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。
