LongCat - 基座agent评测分析算法研究员（生产力方向）

负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于：

1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。
2. 深度参与通用生产力在claude code/OpenClaw等场景下的基座模型能力优化迭代，设计具有长路径、多步骤交互特征的评测任务集，实现从“单次问答”到“闭环任务”的评测转型。
3. 探索长周期下Agent在复杂任务的能力边界，涵盖工具调用、决策规划和记忆管理等方向，对前沿评测范式如基于沙盒环境的动态评测和多agent协同效率等进行深入研究.
4. 在计算机领域顶会(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等）上以一作发表过论文者优先；
5. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先；
6. 对ClaudeCode和OpenClaw等agent框架有深入了解或丰富使用经验者优先；

1. 硕士及以上学历，计算机、数学或相关专业。熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 ；
2. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识，熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型；
3. 具备工匠精神，对每一行代码负责，对业务方负责。有良好的沟通合作意识和较强的问题解决能力。