Agent应用算法工程师-创新业务

你将加入创新业务核心算法团队，面向真实用户和业务场景，探索 LLM / Agent 技术在新产品中的应用。我们希望不仅解决单点问题，更能从业务实践中抽象共性技术问题，持续提升 Agent 的理解、规划、决策与执行能力，共同打造新一代 AI Native 产品。

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   Agent 系统研发： 负责 Agent 核心能力的设计与优化，包括 Context、Planning、Tool Use、RAG、Memory 等，提升复杂任务下的理解、规划与执行能力。

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   Agent Evaluation & Data： 建设 Agent 评测与数据闭环，通过自动化 Eval、Trajectory Analysis、LLM-as-Judge 等方法定位系统问题，并探索 Synthetic Data、Trajectory Learning、SFT / RL 等方法持续提升 Agent 能力。

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   前沿技术探索： 跟踪并快速验证 LLM / Agent 前沿技术，结合实际业务场景完成技术选型、实验验证与落地，推动有价值的技术沉淀为可复用能力。

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   创新产品落地： 与产品、工程、设计等角色紧密协作，从用户问题出发快速构建和验证产品假设，推动 AI 产品从 0→1，并持续优化用户体验。

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   AI & 产品热情： 对 LLM / Agent 及 AI Native 产品有强烈兴趣和探索欲，不局限于模型指标，愿意深入理解用户需求并持续打磨产品体验。

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   技术基础： 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习 / 深度学习基础，熟练使用 Python、PyTorch、Transformers 等技术栈。

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   LLM / Agent 经验： 熟悉大模型基本原理及主流 Agent 技术，包括 RAG、Tool Use、Planning、Memory、Evaluation 等；具备 LLM / Agent 系统研发或实际业务落地经验。

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   问题解决能力： 具备优秀的问题拆解、实验分析和工程实现能力，能够从真实业务问题出发完成方案设计、快速验证和持续迭代。有真实 Agent / AI 产品 0→1 落地经验者优先。

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   研究与创新能力： 具备较强的技术探索和创新能力；有高质量论文、优秀开源项目或有影响力的 LLM / Agent 项目经验者优先；在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、CVPR 等顶级会议发表过相关论文者优先。