岗位描述
岗位职责
1、负责大模型Agent智能体的设计、迭代与落地,包括任务规划、工具调用、记忆管理、多轮对话与自主决策能力优化,提升Agent复杂任务执行效果;
2、基于大模型技术栈,落地对话交互、智能问答、信息检索、垂类智能任务处理等业务场景,优化召回、排序、推理执行等核心链路效果;
3、参与大模型后训练与适配优化,通过SFT、偏好对齐、DPO/GRPO等强化学习对齐技术,结合业务数据优化Agent输出准确性、稳定性与实用性;
4、跟进大模型与Agent前沿技术,结合业务垂类数据做技术创新与落地,沉淀可复用的Agent能力体系与高质量技术成果。
岗位要求
1、硕士及以上学历,毕业时间:2026年9月-2027年8月,计算机、人工智能、软件工程等相关专业;
2、熟悉主流深度学习框架(PyTorch / TensorFlow);
3、掌握 NLP 基础知识(语言建模、序列建模、Transformer 结构等);
4、了解或具备至少一种大模型训练 / 推理框架实践经验(如 HuggingFace Transformers、DeepSpeed、vLLM、verl、llama-factory、RAY、Megatron-LM 等);
5、具备良好的编程能力(Python/C++),逻辑清晰,学习能力强,热爱探索前沿技术;
6、熟悉 Linux 开发环境与常用工程工具(Git、Shell 等)。
加分项
1、研究课题为生成式检索、推荐等相关领域优先;
2、有 Embedding 模型训练与应用(搜索、推荐、对齐、RAG)相关经验;
3、有大规模分布式训练、模型压缩与推理优化经验;
4、熟悉强化学习、RAG、Agent、多模态模型等前沿方向;
5、有 VLM(Vision-Language Model)、多模态大模型相关研究或实习经验;
6、有高水平科研成果(顶会论文)或竞赛 / 开源项目获奖经历。