岗位职责
- 负责基础模型和Generative AI的基础能力建设，极致优化预训练、后训练微调、领域知识注入、RLHF、RM、AI Safety等能力；同时重点探索大模型智能体（Agent）的核心能力构建，包括Agentic RL、自主推理规划（Reasoning&Planning）、工具/技能调用（Tool/Skill-Use）及长期记忆（Long-term Memory）等方向；
- 将AIGC相关技术在广告、电商、短视频、直播等商业产品的内容理解上落地，构建新一代基于大模型的商业化生态；并推动智能体技术在复杂业务流中的深度应用，如基于Tool-Integrated Reasoning的自动化决策、Deep Research辅助分析、Agentic Coding，GUI Agent以及长程任务（Long-horizon Tasks）的端到端优化；
- 从事强化学习与大语言模型智能体（LLM-based Agent）相结合的交叉研究与应用落地；聚焦Agentic精细化评估（Fine-grained Evaluation）、对齐训练（Alignment for Agents）、多模态推理与动态Skills管理，提升智能体在真实场景中的泛化性与可控性；
- 探索大模型高效训练/推理方案，同步研发面向智能体的系统级优化技术，包括Harness/Environment优化、多轮交互推理加速、记忆压缩与检索效率提升，支撑Agent在低延迟、高并发场景下的稳定运行；
- 有丰富的Agent Framework/Harness开发经验，支持业务上稳定的Agent方案上线，并具备仿真环境构建、轨迹数据生成、上下文优化以及联合训练框架端到端训练等相关研发背景。
职位要求
- 本科或以上学历，计算机、自动化、电子信息或相关专业；
- 扎实掌握常见机器学习相关技术和算法，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），对计算机视觉或NLP至少一个领域有丰富经验；有LLM预训练/微调/推理实战经验，或熟悉主流智能体架构（如ReAct、Plan-and-Solve、Multi-Agent等）者优先；
- 具有AIGC相关的算法经验和业务落地经验；具备Agentic AI、Tool-Use、复杂任务规划或智能体评估（如AgentBench、WebArena、SWE-bench等）相关项目经验者加分；
- 编程基础扎实，熟悉基本的数据结构和算法；
- 具备优秀的分析及解决问题能力、逻辑思维能力、沟通协作能力，保持对新事物的好奇心，责任心强，诚信可靠；
- 在AI顶会顶刊（如CVPR,ICCV,ECCV,TPAMI,IJCV,ICML,NeurIPS,ICLR,ACL,EMNLP,NAACL等）发表过AIGC相关的高水平论文者优先；有大模型智能体、强化学习、工具学习、长程规划或Agentic Coding等方向的顶会成果（含CoRL、Agent Track等）或工业级落地案例者，同等条件下优先录用。
