岗位职责
1、负责智能客服 Agent 核心算法研发，聚焦对话系统优化：基于大模型技术设计多轮对话逻辑，提升 Agent 对用户 “弦外之音” 的理解能力，实现 “拟人化” 交互，让 Agent 从 “机械应答” 升级为用户心中的 “懂行者”。
2、主导语义理解模块迭代：优化意图识别、实体提取、歧义消解等 NLP 算法，解决复杂业务场景下的语义理解偏差问题，确保用户需求（含隐性需求）精准定位。
3、参与多 Agent 架构算法设计：协同团队搭建多 Agent 协同机制（如咨询 Agent、解决 Agent、售后 Agent 分工闭环），设计 Agent 间任务调度与信息交互算法，提升服务效率。
4、保障系统性能与稳定性：针对 7*24 小时高并发场景，通过算法优化（如推理加速、缓存策略）实现对话响应 “毫秒级提升”，避免延迟问题，确保 Agent 稳定运行。
5、破解服务痛点：研发异常检测与应对算法，提升 Agent 对突发问题的敏捷处理能力；联合产品、算法团队打磨对话策略，推动算法落地业务场景，验证技术价值。
6、技术沉淀与迭代：跟踪大模型、多 Agent、NLP 前沿技术，结合业务场景落地验证，形成可复用的算法方案；沉淀技术文档与经验，助力团队能力提升。
三、任职要求
1. 学历与经验
本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数学等相关专业；3 年及以上算法研发经验，需具备智能对话系统、NLP、大模型应用或多 Agent 架构相关项目经验（有智能客服领域落地经验者优先）。
2. 核心技能
精通 NLP 核心技术：熟练掌握分词、词性标注、意图识别、语义相似度计算、多轮对话管理等算法，能独立设计并优化语义理解模块；
大模型应用能力：熟悉主流大模型（如 GPT、LLaMA 等）的微调、Prompt 工程、推理优化，能将大模型能力与分布式对话系统结合，保障 “智慧” 流畅运转；
编程与工具能力：熟练使用 Python，具备 Java/Go 编程基础（适配系统骨架技术栈）；掌握 TensorFlow/PyTorch 等深度学习框架，熟悉 Redis、MySQL 等数据存储工具；
性能优化意识：具备高并发场景下的算法优化经验，能从算法层面解决响应延迟问题，实现毫秒级性能提升；
数据处理能力：能独立完成数据清洗、特征工程、模型训练与评估，具备从业务数据中挖掘算法优化方向的能力。
3. 软技能
跨团队协作能力：能高效联动产品、工程团队，将业务需求转化为算法方案，推动技术落地；
问题解决能力：面对 “踩坑爬坡”（如语义偏差、高并发稳定性问题）时，能快速定位根因并提出可行解决方案；
用户导向思维：关注服务 “温度”，能从用户体验角度优化算法，让技术实现 “高效又温暖” 的服务目标；
学习与创新能力：主动跟踪前沿技术，敢于尝试用新技术破解业务痛点，具备技术创新意识。