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职位介绍: 岗位职责 1.Agent 推理与规划设计和实现Agent推理框架:任务规划、动态重规划、反思纠错、多步推理链探索多Agent协作与通信机制，解决复杂任务的自动拆解与分发研究长程任务中的状态追踪、上下文压缩与记忆管理方案2.工具调用与环境交互构建Agent工具调用基础设施:工具注册与发现、Schema定义、执行沙箱、结果校验实现工具的自动检索与推荐，使Agent能动态选择合适的工具完成子任务。集成代码执行器、数据库查询、浏览器操作、外部API等多模态工具环境训练与对齐参与Agent模型的能力训练:指令微调、工具调用行为训练、偏好对齐(RLHF/DPO)构建Agent训练数据管线:轨迹收集、自动标注、数据清洗与质量评估探索推理阶段的 compute scaling ( test-time search, verifier reranking) 3.评估与迭代搭建Agent多维评测框架:任务成功率、工具调用准确率、推理路径效率构建覆盖多领域的Agent Benchmark，驱动模型能力迭代分析BadCase，定位是规划失败、工具选择错误还是执行偏差，形成改进闭环岗位要求：必须】 1、Agent/LLM方向2年以上扎实的项目经验(非Demo) 2、深入理解主流Agent范式(ReAct、Plan-and-Execute、Code-as-Action等)的设计思路与取舍 3、有LLM微调实践经验，熟悉LoRA/QLoRA及至少一种主流训练框架 4、熟练使用Python+PyTorch，能从零搭建Agent原型系统 5、能独立阅读顶会论文(ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/ICML)并完成工程化复现【加分项】 1、有 RL/RLHF/DPO/GRPO等 alignment 方法的实践经验 2、有MCP协议或Function Calling的生产级开发经验 3、熟悉 Agent 评测方法 (WebArena、 SWE-bench、 GAIA、T-bench 等) 4、有多模态Agent开发经验(视觉理解、GUI操作、代码执行) 5、有大规模轨迹数据采集与处理的工程经验 6、有Rust/Go/C++中后台服务开发经验 7、在相关顶会发表过论文(含Workshop) 【我们提供】参与从底层框架到上层应用的全链路Agent系统研发GPU算力充足，实验自由度高

其他信息: 语言要求：普通话; 行业要求：人工智能

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