智搜Agent应用算法工程师

核心负责多Agent智能回答系统的算法设计与业务落地，推动技术转化为产品核心竞争力

职位描述

1. 负责多 Agent 协作回答系统的算法设计与落地，围绕 AI 搜索场景，构建高效的多 Agent 任务规划、推理决策与答案生成方案。

2. 研究并落地 Agent 核心能力，包括 Tool

Use、多步推理（ReAct /

CoT）、动态任务拆解与上下文管理，设计能自主完成复杂搜索回答任务的 Agent 系统。

3. 跟进 Agent 与大模型领域前沿技术动态，快速验证新方法在业务场景中的适用性，推动算法持续迭代升级。

4. 搭建面向多 Agent 回答场景的模型与算法评估体系，涵盖主流评测基准与业务定制化指标，保障效果可量化、可追溯。

5. 主导从算法实验、原型验证到系统上线的全链路交付，结合业务实际场景，解决搜索回答中的核心痛点。

职位要求

1. 计算机科学、人工智能或相关领域硕士及以上学历，博士优先。

2. 深入理解 LLM 推理机制与 Prompt 工程，有大模型应用落地经验；了解 SFT、RLHF/DPO 等训练范式者加分。

3. 熟练掌握 PyTorch，熟悉 HuggingFace

Transformers、vLLM 等主流推理与工具库，具备高效的模型开发与调试能力。

4. 具备扎实的工程能力，能独立完成从算法验证到系统上线的全流程工作，具备良好的问题排查与解决能力。

5. 良好的沟通协作能力与学习能力，对 Agent 与 AI 搜索领域有强烈的技术探索热情。

优先条件

1. 有 LLMAgent 开发经验，熟悉 ToolUse、记忆管理、多 Agent 协作、任务规划等技术，有项目落地经验。

2. 有搜索/推荐/信息检索系统研发经验，熟悉 RAG、Query 理解、意图识别等相关技术。

3. 在 NeurIPS、ICLR、ACL、SIGIR、EMNLP 等顶会发表过相关论文，或有高质量开源项目贡献。