科学通用智能体算法工程师/青年研究员

我们正在构建面向未来科学研究与科学发现的科学通用智能体（General Scientific Agent）。团队聚焦科学推理、科学研究与科学发现，研究大模型如何理解复杂科学问题、执行长程科研任务，并进一步形成可验证的新假设与新知识，推动智能体从“解决已知问题”走向“自主研究与原创发现”。 工作职责：

1. 01

   提升科学通用智能体能力：面向数学、物理、生命科学等领域，提升模型的复杂科学推理、长程任务规划、代码与工具调用、记忆反思、多智能体协作及未知问题泛化能力；

2. 02

   研究智能体后训练方法：开展面向 Agent 的 SFT、强化学习、GRPO、偏好优化、轨迹学习、长程信用分配和自我改进等算法研究，提升模型在复杂科研任务中的规划、执行、纠错与持续优化能力；

3. 03

   构建科学数据与评测体系：研发大规模、自动化、高质量的科学数据生产系统，构建推理轨迹、研究轨迹、任务规划、工具调用、错误修复、多轮交互及科学发现数据；建立覆盖科学推理、科学研究和科学发现的一体化评测体系；

4. 04

   研发全流程 Auto-Research 智能体：打通文献检索与理解、科学问题提出、假设生成、研究方案设计、代码与实验执行、证据分析、结果验证和知识积累等环节，推进模型训练、推理优化、能力评测及跨团队集成交付。

1. 01

   本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、物理、生命科学、电子信息、自动化等相关专业；

2. 02

   编程基础扎实，熟练使用 Python，掌握 PyTorch、Transformers 等深度学习与大模型开发框架；

3. 03

   具备大模型、推理模型或智能体相关研究与工程经验，对 SFT、强化学习、GRPO、偏好优化、工具调用、长上下文或 Agent 系统中的一项或多项有深入理解；

4. 04

   具备较强的数理基础和实验能力，能够独立完成问题定义、实验设计、算法实现、训练调参、结果分析与问题定位；

5. 05

   对大模型、智能体、AI for Science 和自主科学研究有浓厚兴趣，愿意持续探索开放性、高难度问题。