核心职责

1. 智能体架构与算法研发：

o 设计并实现基于大语言模型（LLM）的智能体框架，包括但不限于任务规划、工具使用（Tool Calling）、记忆管理、反思与学习机制。

o 研发并优化智能体的推理、决策和规划算法（如Chain of Thought, ReAct, Tree of Thoughts等），提升其解决复杂问题的能力。

o 探索多智能体协作与竞争机制，构建高效的智能体生态系统。

2. 数据处理与模型优化：

o 构建与治理智能体训练与交互所需的高质量数据集，负责数据的清洗、标注与增强，深刻理解数据质量对模型表现的直接影

o 对大语言模型进行场景化的微调、提示工程及性能优化，构建“数据-模型-反馈”闭环，持续迭代提升智能体能力。

3. 工具生态集成与开发：

o 为智能体设计和封装各类内部/外部工具（API、函数、数据库查询、专业技能工具等），扩展其能力边界。

o 开发智能体的工具学习与调用策略，使其能动态选择和执行最合适的工具链。

4. 系统实现与工程落地：

o 与前后端工程师紧密合作，将智能体算法模块集成到可用的产品和服务

o 负责智能体系统的性能评估、监控和持续迭代，建立科学的评估指标体系（A/B测试，人工评估等）。

o 关注系统延迟、吞吐量和成本，进行工程优化。

5. 前沿技术探索：

o 持续跟踪AI智能体领域的最新研究进展（如强化学习、世界模型、具身智能等），并评估其在业务中的应用潜力。

o 推动技术创新，为团队引入新的思路和方法。

任职要求

· 必备条件：

1. 学历与经验：计算机科学、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历，2年以上相关算法开发经验；或本科学历具备3年以上扎实的AI项目经

2. 算法与工程基础：

§ 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。

§ 出色的数据处理与分析能力，熟练使用Pandas、SQL等工具，对数据清洗、特征工程有深刻理解和实践经验。

§ 深入理解Transformer架构及大语言模型的工作原理。有LLM微调、提示工程或相关项目经验。

3. 编程能力：出色的Python编程能力，熟悉Linux开发环境，具备良好的数据结构和算法功底。

4. 智能体技术栈：熟悉AI智能体的核心架构（规划、工具使用、记忆），有LangChain、AutoGPT等相关框架开发经验。

5. 问题解决能力：强大的分析问题和解决问题的能力，能够独立开展技术调研和实验。