算法实习生（智能客服）(J21793)

参与智能客服系统核心算法研发，重点探索大语言模型在热线场景与多 Agent 系统中的前沿应用与落地实践。

1. 协助负责智能客服算法中 RAG 链路的设计与优化，包括文本匹配、向量召回、重排等核心模块；

2. 参与文本生成与对话算法研发，包括大语言模型微调、提示工程、检索增强生成（RAG）、Agentic RAG 等；

3. 参与基于大模型的多 Agent 系统设计与开发，探索AutoGen/Agno 等框架在客服场景的落地应用；

4. 协助完成模型训练、推理优化、数据处理与模型评估等相关工作。

1. 计算机、人工智能、数学等相关专业本科或研究生在读；

2. 熟悉 PyTorch、TensorFlow 等至少一种深度学习框架，并具备相关项目经验；

3. 掌握 NLP 基础任务（文本分类、序列标注、文本匹配等）的常用方法，并有实践经验；

4. 熟悉主流大语言模型（如 Qwen、Kimi、DS 等）的微调、提示工程及 RAG 技术，并有实际项目经验；

5. 了解强化学习基础，有 RLHF、PPO、DPO 等经验者优先；

6. 学习能力强，具备良好的文献阅读能力和快速实验验证能力。