岗位职责
- 智能体架构与模型记忆： 主导办公场景下智能体核心算法的设计与优化，涵盖任务规划、工具调用（Function Calling / MCP）、记忆调度等关键模块，提升智能体在复杂办公任务中的自主决策与执行能力。 运用 RAG、向量检索、长短期记忆等技术构建模型记忆系统，为智能体提供可靠的知识获取与上下文召回能力。 结合思维链（CoT）、思维树（ToT）等复杂推理技术，赋予智能体独立探索和解决复杂难题的能力。 与工程团队协作，在有限推理算力下构建完整可落地的 Agentic Workflow 解决方案，推动智能体能力在产品中的集成上线。
- 评测体系： 围绕企业级办公场景构建评测体系，覆盖任务理解、知识问答、工具调用等关键环节，建立自动化评测、人工评审与回归测试机制，支撑模型与智能体版本迭代的量化决策。 设计实验验证不同技术路线在真实数据与任务下的效果，为方案选型与持续优化提供数据支撑。
- 多模态与垂类能力建设： 将大模型与多模态能力适配到具体办公产品功能中，包括但不限于 AI 文本生成、代码生成、文生图、文档图像识别与理解等方向。完成 Prompt 工程、垂类微调等能力的业务实现，满足办公场景下的多样化 AI 需求。 参与产品功能从需求分析到部署上线的全流程开发，保障技术方案高效落地并持续进行性能调优。
- 模型优化： 负责大模型后训练相关工作，包括 SFT（监督微调）、偏好优化（DPO/RLHF 等）、强化学习（RL）等方法的应用，提升模型在办公业务场景中的稳定性、准确性和可控性。 建设数据飞轮，沉淀用户反馈与交互日志，形成可用于训练和效果回归的数据资产，支撑模型版本持续迭代。
- 技术演进与工程化落地： 追踪大模型、多模态及智能体领域的最新研究进展与行业动态，评估其在办公场景中的落地可行性，为团队提供创新性的技术思路和解决方案。 负责前沿技术的实验验证与核心模块实现，推动可行技术在产品链路中的集成与上线。 与产品、工程等跨部门团队协作，定位模型在真实业务场景中的效果问题并推动解决，持续提升用户体验和产品竞争力。
职位要求
- 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学、自动化等相关专业，有顶级会议论文发表或重要竞赛获奖经历者优先
- 扎实的编程基础与数据结构算法思维，熟练掌握 Python 及主流深度学习框架，主导或参与过有影响力的 AI 开源项目者优先
- 对大模型、智能体、检索增强等核心技术有系统性认知，对至少一个 AI 领域（CV / NLP / 语音）有扎实理解，有上述方向工业级项目落地经验者优先
- 自驱力强，善于独立发现问题并推动解决，具备良好的团队协作与跨部门沟通能力
