Agent 开发工程师

1. 负责面向复杂数据处理任务的 Data Agent 核心能力研发，构建稳定、可部署、可持续迭代的 Agent 系统。

2. 研发复杂任务的意图理解、任务分解、动态规划、工具语义检索、流程自动编排、自动执行、异常修复和结果校验能力。

3. 负责 Agent 的设计与开发，包括上下文构建、状态管理、记忆管理、权限控制、环境交互、工具调用和执行记录等能力。

4. 建设 Agent 任务环境、轨迹收集和数据构建流程，沉淀任务轨迹、工具调用链、环境交互数据、多轮推理数据和代码执行数据。

5. 建设 Agent 评测体系和自动化评测流水线，设计任务指标、工具链成功率、流程质量、稳定性和任务完成度等评估方法。

6. 基于评测结果和迭代数据，持续优化 Agent 的提示策略、任务规划、工具使用、长上下文理解、函数调用、自我反思和错误恢复能力。

7. 参与 SFT、RLVR、数据合成、能力回归和模型适配等工作，重点开展面向实际场景的二次开发和工程优化。

8. 与后端工程师协作完成资源调度、工具库、任务编排平台的接口适配，推动 Agent 能力在科学数据处理和复杂任务场景中的落地。

9. 跟踪 Agent、LLM Infra、代码智能体和科学智能等方向的前沿进展，完成技术调研、方案验证和工程沉淀。

1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自然语言处理、机器学习、数据科学等相关专业，硕士及以上优先。

2. 具备扎实的 Python 编程能力，熟悉 Linux、Docker 及常用软件工程实践。

3. 熟悉大语言模型、推理模型、RAG、Tool Use、函数调用、任务规划、上下文管理或多智能体系统中的一个或多个方向。

4. 理解 ReAct、CoT、工作流编排、Agent 记忆、状态管理和结果校验等基本方法。

5. 具备 Agent 系统或 AI 应用的工程落地经验，能够使用 RESTful API、WebSocket 等方式完成前后端和算法模块协同。

6. 熟悉 PyTorch、Transformers、vLLM、Ray、LangChain、LlamaIndex 或同类工具者优先。

7. 具备较强的实验设计、指标分析、问题拆解和快速迭代能力，能够将研究思路转化为稳定可用的系统能力。

8. 具备良好的沟通协作能力，能够与后端、算法、产品和测试团队共同推进复杂任务。

加分项

1. 参与过 Agent、LLM Infra、自动化办公助手、搜索问答系统或复杂工作流系统建设。

2. 有 SFT、DPO、RLHF/RLAIF、RLVR、数据合成、轨迹构建或自动化评测经验。

3. 熟悉 SWE-Bench、代码生成、代码修复、科学文献理解、AI4Science 或安全智能体等场景。

4. 有 Agent Framework、Harness、工具调用系统或相关开源项目经验。

5. 有前沿论文、专利、开源项目，或 ACM、Kaggle、CTF 等竞赛经历优先。