大模型规划算法工程师

负责智能体规划算法的研发与落地，包括任务拆解、意图识别、路径规划、推理决策等核心模块的设计与实现；

参与Agent系统的迭代，优化Context管理、推理规划、工具调用、执行反馈等关键链路；

提升多轮对话中系统对模糊指令、上下文依赖、跨轮任务的规划能力；

跟踪并复现前沿Agent规划范式（如ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion、多Agent协作等），推动算法在真实场景中的落地。

学历要求：2027 届计算机、AI、NLP、数学等相关专业硕士及以上学历；

基础能力：扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉 Transformer 及主流大模型架构，熟练使用 Python 与 PyTorch；

规划方向认知：理解任务拆解、意图识别、路径规划等核心问题，熟悉 Function Calling / Tool Use / 多轮对话管理，对ReAct、Plan-and-Execute 等规划范式有深入理解；

模型训练能力：有 SFT、RLHF 等模型微调实践经验，具备数据构造、评估体系搭建、badcase分析的能力，能独立完成模型迭代闭环；

综合素质：逻辑清晰，善于拆解复杂问题，具备良好的沟通表达与团队协作能力；对智能体规划方向有热情，愿意深入研究。