Agent 算法专家

团队与业务背景

我们正在建设面向内部业务的企业级 Agent 管理平台，目标是让非技术的业务同学也能完成智能体的搭建、调试与上线。首批场景集中在客服与工单：意图识别、知识问答、工单自动分派与流转、对话质检等。平台覆盖大前端、消金产品、SRE、工程平台等多条业务线，你设计的算法能力会直接作用于真实业务量与真实反馈闭环，而不是停留在 Demo。

岗位职责

负责 Agent 核心算法模块的设计与实现，包括**规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）、反思（Reflection）**与多智能体协作策略，并持续迭代。

面向客服、工单等场景做端到端效果优化：从任务定义、上下文工程、工具集设计到失败归因，持续提升任务成功率与一次解决率。

构建 Agent 评测体系：设计场景评测集、搭建自动化打分（规则 + LLM-as-judge）、实现轨迹级归因，让效果变化可量化、可回归。

负责基座模型选型与成本优化：模型分级路由、Prompt 与缓存优化、小模型微调（SFT / DPO / LoRA），在效果与单位任务成本、延迟之间取得平衡。

推进 RAG 与知识接入：文档切片、混合召回、重排与多轮知识一致性，支撑知识问答与操作类任务。

跟踪 Agent 前沿方向（ReAct、Reflexion、Plan-and-Execute、Multi-Agent、MCP、AG-UI、Agent Harness 等），完成技术选型评估并推动落地。

与平台工程、业务产品紧密协作，把算法能力沉淀为可配置、可复用的平台能力，降低业务侧使用门槛。

任职要求

学历：本科及以上，计算机、数学、统计或相关专业；5 年以上算法或 AI 应用研发经验，硕士可适当放宽年限。

模型功底：理解 Transformer 基本原理与主流大模型的能力边界，有扎实的 Prompt 与上下文工程实战经验。

经验：主导过至少一个已上线运行的 Agent 或 LLM 应用，能清楚讲述链路设计、指标变化与踩坑过程。

框架：熟悉至少一种 Agent 编排框架（LangGraph、AutoGen、CrewAI、AgentScope、Dify 等），或有自研运行时 / 编排引擎经验。

工程：熟练使用 Python，具备独立把方案跑通、上线的工程能力；了解向量检索与 RAG 常见工程链路。

调试：具备数据驱动的排查能力，能通过日志与 Trace 判断问题出在模型、Prompt、工具还是流程编排。

协作：能把模糊的业务诉求拆解为可执行的算法任务，并与产品、工程团队顺畅对齐。

加分项

有微调与对齐实战经验（SFT、DPO、RLHF），熟悉 LoRA / QLoRA 等高效微调方案。

有评测集从 0 到 1 的建设经验，或做过 LLM-as-judge 的可靠性校准。

有客服、工单或金融行业场景经验，理解合规与风控边界。

熟悉 MCP、A2A、AG-UI 等协议，或参与过开源 Agent 项目。

有 Agent 运行时与沙箱（Sandbox）相关经验，如隔离执行、权限控制。

有论文、专利或高质量技术博客输出。

我们提供

真实业务场景：企业级平台一线落地，有真实业务量与反馈闭环，成果可被验证。

多业务线协作：横向覆盖大前端、消金产品、SRE、工程平台、工具平台等团队。

技术决策参与：技术选型、架构设计与路线图规划，你有直接的话语权。

有竞争力的薪酬：薪酬面议，配套完善的福利与弹性工作安排。