岗位职责
研究领域： 大模型智能体 项目简介： 近年来，大模型的代码生成、推理规划和工具调用能力持续发展，推动智能数据处理从单轮问答向多步骤、自主执行的 Data Agent 演进，为企业数据清洗、指标计算、业务分析和风险研判提供了新的技术路径。随着公司业务场景不断丰富，数据来源、指标口径和分析流程日益复杂，企业对智能分析的需求已从生成查询语句和分析报告，进一步扩展为在安全约束下完成数据理解、任务规划、工具执行、结果验证与分析解释的完整流程。因此，构建兼具业务分析能力与安全可靠性的领域 Data Agent，已成为提升公司数据处理效率和业务决策支持能力的重要研究方向。 然而，现有开源模型在复杂业务数据分析中仍存在能力短板。一方面，模型对领域知识、数据关系和指标口径的理解不够稳定，在多表关联、时间窗口计算及统计分析中，可能出现代码执行成功但计算结果或业务结论错误的问题；另一方面，模型在长流程任务中的状态维护、动态规划、异常恢复和结果自检能力仍有不足，难以根据中间执行反馈持续调整分析策略。 同时，Data Agent 需要访问数据、执行代码并调用业务工具，其自主能力的提升必须与权限遵循、敏感数据保护、提示注入防范和操作可追溯能力协同建设，避免因错误推理或不当执行引入新的数据与业务风险。 因此，在DataAgent 模型能力及系统演进方面需要持续推进整体应用效果提升。
职位要求
- 正在攻读计算机科学、人工智能或相关 STEM 领域的学士、硕士或博士学位。 - 熟练使用 Python，具备 PyTorch 等深度学习框架的开发经验，具有扎实的机器学习基础。 - 具有自然语言处理、强化学习、大模型训练或智能体相关研究及项目经验，包括企业实践或实验室研究。 - 具备论文阅读、算法实现、实验设计和结果分析能力，能够独立复现方法并开展对照实验。 优先录用： - 对技术研究充满热情，能够提出研究假设，在自主学习、问题分析与解决方面表现突出。 - 有长程轨迹奖励、信用分配、PPO/GRPO 或多轮工具调用训练经验。 - 有 SQL/Python 数据分析、执行反馈校验、智能体错误恢复或安全可靠性研究经验。 - 在相关国际会议或核心期刊发表过论文，或有高质量开源贡献。 - 能够全职实习至少 3 个月，长期实习者优先。
