Personal/Working Agent研究员

强化智能体在通用工作场景的规划、反思、利用工具的能力，强化在WorkingAgent实际场景（办公自动化、知识管理、项目协作、数据分析等）的可用性。

1. 01

   探索基于人机协同的高质量工作流数据挖掘与合成，构建多步骤、跨应用、长周期的复杂工作任务数据，以加强智能体的规划和多工具编排能力。

2. 02

   构建WorkingAgent的基础能力，包括任务分解与规划、多工具协同调用、上下文管理与信息整合、自主纠错与迭代执行能力。

3. 03

   构建多模态智能体，融合文本、图像、表格、网页、语音等多模态输入输出，提升多模态大模型RLHF中的训练效果。

4. 04

   构建WorkingAgent自动化评测体系与沙箱环境，覆盖真实办公场景的端到端任务评测

1. 01

   VibeWorking能力建设：参与设计与研发核心VibeWorking框架，优化编程场景下人机交互体验，为pretrain积累高质量数据，提升repo-level代码智能生成能力。

2. 02

   General tool-use能力建设：参与设计和实现AI Agent的通用tool-use框架，开发任务分解、工具选择与规划等核心算法，为pretrain积累高质量数据，提升基础模型通用工具使用能力。

3. 03

   自闭环评测构建：设计评测集和指标，自闭环验证数据有效性。通过深度分析实验结果，为下一轮的数据设计和模型优化提供方向。

4. 04

   具备扎实的机器学习基础和强悍的编码能力，能熟练使用PyTorch，熟悉Megatron等大规模训练框架。

5. 05

   在NLP、CV、RL等至少一个AI领域中有过深入的研究经历，或通过机器学习算法解决过复杂问题。特别欢迎跨界研究者。

6. 06

   熟悉主流Agent框架与ReAct范式，对Agent在真实工作场景的落地有深入思考。

7. 07

   具备卓越的实验分析与问题解决能力，有创新思维，能够良好沟通、与团队成员高效协作。

【加分项】

1. 01

   有编程竞赛经历、软件工程背景经验者优先。

2. 02

   有计算机、电子、物理、数学等专业硕博学位者优先。

3. 03

   在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先。

4. 04

   在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程/AI比赛获奖者优先。

5. 05

   主导、参与过AI相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先。

6. 06

   有RPA/办公自动化/工作流引擎/多系统集成的开发或研究经验者优先。

7. 07

   有构建Agent产品（个人助理、自动化工作流、智能客服等）落地经验者优先