岗位描述
岗位职责
1. Agent架构与业务落地: 从业务场景出发,基于LangGraph、DeepAgents等框架构建具备任务感知、规划(ReAct/Plan-and-Solve)、工具调用与多轮交互能力的智能体系统,推动在真实环境中的集成与持续演进。
2. 效果分析与模型迭代: 基于agent Trajectory轨迹数据,深入分析长程任务、工具调用及推理链路中的失败根因,定位瓶颈并提出优化方向,驱动模型与策略的迭代升级。
3. Post-Training后训练优化: 基于真实交互轨迹、标注数据和自动化反馈,开展SFT、DPO/RL等后训练工作,结合GRPO/PPO等强化学习算法提升模型可靠性、可控性与成本效率。
4. 记忆与技能自进化体系: 参与Memory与Skills体系算法设计,落地上下文/记忆压缩技术;实现轨迹自总结、Skill自动抽取,支撑Agent自进化与复杂任务复用。
岗位要求
1. 教育背景: 全日制统招本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数学、自动化等相关专业优先。
2. 工作经验: 1-3年AI研发经验,至少1年以上Agent相关项目实战经验。
3. Agent系统范式: 熟悉Agent系统范式,理解任务规划、Function Calling、多轮状态管理与错误恢复;熟练掌握LangGraph、DeepAgents等框架的核心原理与二次开发。
4. 大模型与训练: 熟悉LLM架构(Transformer、Attention、KV Cache等),熟练使用LLaMA-Factory、Verl等框架进行模型后训练;了解RLHF/GRPO/PPO/DPO等强化学习算法及Reward Model。