岗位职责
- 研究并落地智能体（Agent）技术在搜索推荐广告场景的应用，包括自动化AIGC、样本生成、数据分析、效果归因、算法迭代、智能监控等；
- 设计智能体的推理策略和规划算法（ReAct、Tree of Thoughts、Reflexion 等），提升复杂任务的解决能力
- 研发 Agentic RL（智能体强化学习）算法，通过在线反馈和环境交互持续优化智能体决策能力，应用于实验策略探索、参数自动调优等场景；
- 优化 Prompt 工程和 Few-shot Learning 策略，提升智能体在业务场景的准确性和鲁棒性；
- 研发算法自动研究智能体，支持特征工程、模型调优、策略迭代、实验设计的自动化探索和迭代；
- 构建智能监控和问题发现智能体，自动分析指标异常、定位根因、生成诊断报告并推荐优化方案；
- 探索 RAG（检索增强生成）、Fine-tuning、知识图谱等技术与智能体的结合，增强智能体的领域知识能力；
- 建设智能体评估基准和测试集，设计奖励函数和评估指标，持续优化智能体在真实业务场景的表现。
职位要求
- 硕士及以上学历优先，计算机、人工智能、数学等相关专业；
- 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉 Transformer、LLM 原理；
- 熟悉至少一种智能体框架（LangChain、AutoGPT、MetaGPT 等），有实际智能体项目经验；
- 有强化学习研究或工程经验，熟悉 PPO、DQN、Actor-Critic 等算法，了解 Agentic RL 前沿进展者优先；
- 精通 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow，有 LLM 应用开发或微调经验者优先；
- 了解搜索推荐广告业务，有数据分析、A/B 实验、效果归因、在线学习经验者优先；
- 有 NLP、知识图谱、因果推断、多智能体系统等相关研究或工程经验者优先；
- 具备优秀的问题分析和解决能力，能将学术研究转化为工程落地；
- 对前沿 AI 技术保持敏锐度，有顶会论文发表或开源项目贡献者优先。 加分项 无
