【27届快Star】AI Agent大模型算法工程师
北京
硕士及以上
计算机类·电子信息类
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职位介绍
职位描述
1、负责 AI Agent 核心能力的研发与优化,包括但不限于自主规划(Planning)、多步推理(Reasoning)、工具调用(Tool Use)、长期/短期记忆(Memory)、RAG 增强、Workflow 编排、多智能体协同(Multi-Agent)及复杂长链路任务执行;
2、负责 Agent Framework 与 Agent Runtime 的设计与研发,包括 Tool Calling、Memory System、Workflow Engine、Sandbox、Agent Gateway、Skill System 等核心模块,探索长期运行(Persistent Agent)与自我进化(Self-improving Agent)能力;
3、应用强化学习(RL)、SFT、Preference Alignment(DPO/PPO/GRPO/RLVR 等)等技术,提升 Agent 在复杂任务中的推理、规划、执行与泛化能力;
4、参与构建 Agent 数据闭环与评测体系,包括 Agent Benchmark、Tool-use Evaluation、Long-horizon Evaluation、Trajectory Dataset 等,通过数据驱动持续优化模型与系统效果;
5、推动 AI Agent 在办公、创作、Coding、R&D、企业 Workflow Automation 等真实场景中的产品化落地与持续迭代。
任职要求
1、硕士及以上学历,计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先;
2、精通 Python,具备扎实的 C/C++/Go/Java(至少一门)基础,具备优秀的软件工程能力与系统设计能力,追求高质量代码实现;
3、深入理解 Transformer 架构及大模型(LLM/VLM/Reasoning Model)原理;熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架;掌握强化学习、自然语言处理、搜索推荐或计算机视觉相关基础理论;
4、深入理解 Agent 核心范式,包括 Planning、Reasoning、Tool Use、Memory、RAG、Workflow、Multi-Agent 等;熟悉 MCP、Function Calling、Structured Output 等 Agent 生态技术;
5、熟悉 Linux、网络编程、异步系统、分布式系统、Docker/Kubernetes 等基础设施与工程技术栈;
6、具备极强的学习能力与技术热情,对 Agent、AGI 与 AI Native 应用方向有浓厚兴趣;逻辑清晰,具备良好的沟通协作能力与独立推进复杂项目的能力。

