算法开发岗

工作内容
招聘部门：金融科技中心
招聘岗位：算法开发岗
工作地点：深圳/武汉
本岗位将根据候选人技能、意向与部门人员分工进一步细分为以下2个方向（均投递此岗位）
【细分方向一：通用Agent方向】
1、设计并实现支持ReAct等推理模式的通用Agent框架；
2、研发长期记忆机制，设计记忆压缩与遗忘算法；
3、开发任务自动拆解与自我反思模块，实现对模糊指令的意图识别、子任务自动拆解及执行路径的动态修正；
4、构建高安全性的工具调用框架，实现Agent对操作系统、API及数据库的无缝操作；
5、建设自动化评估与监控平台，量化Agent在多轮对话中的规划准确率与工具调用成功率；
6、设计Multi-Agent通信协议与SOP编排机制，解决单体Agent能力瓶颈。

【细分方向二：大模型LLM Algorithm方向】
1、负责大语言模型训练、微调及持续优化，持续提升模型能力；
2、负责大模型推理平台及推理引擎研发；
3、负责训练与推理系统工程化建设，提高模型训练与推理效率；
4、负责训练数据构建、数据清洗、模型评测及Benchmark体系建设，持续优化模型效果及数据质量；
5、围绕Agent、代码生成、知识问答、RAG、多模态等应用场景开展模型能力优化，并推动算法与推理系统落地；
6、持续跟踪大模型训练、推理优化及AI基础设施前沿技术，不断提升平台性能、稳定性及资源利用率。

任职条件
1、大学本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业优先；
2、精通Python编程，具备扎实的后端工程能力；熟悉Golang或C++开发经验、高性能计算者优先；
3、深入理解Transformer架构与主流LLM的推理特性，熟悉SFT/RLHF/DPO等微调流程；
4、熟练掌握或二次开发过主流Agent框架（LangChain，LangGrap），有实际的Agent生产环境落地经验；
5、精通向量检索技术（FAISS，Milvus）及RAG架构，能够解决检索召回率低与上下文窗口限制等工程难题；
6、熟悉分布式系统与容器化部署（Docker，K8s），具备将Agent封装为高并发微服务的能力；
7、熟悉DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP等分布式训练框架，了解GPU计算体系、CUDA/Triton、高性能推理优化及Kubernetes等云原生技术，有大规模GPU集群研发经验者优先；
8、具备优秀的算法研究能力、工程实践能力及跨团队协作能力，能够快速跟踪并落地业界前沿技术，积极使用AI辅助研发工具提升开发效率。