职位详情
主要岗位职责:
1. 技术研究:深入探索大/小模型与智能体相关技术,涵盖模型训练优化、智能体任务规划、工具调用等方向,持续提升模型与智能体的运行效率及性能表现。
2. 技术方案:针对实际业务问题,开展大模型、RAG、AI Agent等技术的研究与分析,设计可行的技术解决方案并推动落地实施。
3. 技术应用:参与智能体平台的研发工作,推进智能体引擎的迭代优化,增强任务规划的智能化能力,提高任务执行的成功率。
4. 工程化:研究大模型与智能体在分布式推理场景下的性能优化方法,降低计算资源消耗,构建高效、低延迟的AI服务系统。
5. 学习&创新:跟踪前沿AI技术发展,如多智能体协同、多模态智能体等方向,结合具体业务场景推动技术创新与实践突破。
任职资格要求:
1. 本科及以上学历,计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业背景。
2. 具备3年以上人工智能领域工作经验,其中大模型、RAG、AI Agent相关经验不少于1年。
3. 熟悉主流大模型(如DeepSeek、LLaMA、Baichuan、Qwen等)的算法机制,掌握Fine-tuning与Prompt工程策略,熟练使用PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等训练框架。
4. 精通主流智能体开发框架(如LangChain、LangGraph、Dify)及提示词工程体系,了解各框架的特点、适用场景及其优劣势。
5. 掌握典型任务规划范式,如ReAct、Reflextion等,具备清晰的技术选型与应用判断能力。
6. 具备扎实的编程功底和工程实现能力,有算法应用系统或架构设计经验者优先;拥有AI相关学术研究成果或顶会期刊论文发表经历者优先。
1. 技术研究:深入探索大/小模型与智能体相关技术,涵盖模型训练优化、智能体任务规划、工具调用等方向,持续提升模型与智能体的运行效率及性能表现。
2. 技术方案:针对实际业务问题,开展大模型、RAG、AI Agent等技术的研究与分析,设计可行的技术解决方案并推动落地实施。
3. 技术应用:参与智能体平台的研发工作,推进智能体引擎的迭代优化,增强任务规划的智能化能力,提高任务执行的成功率。
4. 工程化:研究大模型与智能体在分布式推理场景下的性能优化方法,降低计算资源消耗,构建高效、低延迟的AI服务系统。
5. 学习&创新:跟踪前沿AI技术发展,如多智能体协同、多模态智能体等方向,结合具体业务场景推动技术创新与实践突破。
任职资格要求:
1. 本科及以上学历,计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业背景。
2. 具备3年以上人工智能领域工作经验,其中大模型、RAG、AI Agent相关经验不少于1年。
3. 熟悉主流大模型(如DeepSeek、LLaMA、Baichuan、Qwen等)的算法机制,掌握Fine-tuning与Prompt工程策略,熟练使用PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等训练框架。
4. 精通主流智能体开发框架(如LangChain、LangGraph、Dify)及提示词工程体系,了解各框架的特点、适用场景及其优劣势。
5. 掌握典型任务规划范式,如ReAct、Reflextion等,具备清晰的技术选型与应用判断能力。
6. 具备扎实的编程功底和工程实现能力,有算法应用系统或架构设计经验者优先;拥有AI相关学术研究成果或顶会期刊论文发表经历者优先。
2026-05-16 12:19
IP属地:广东广州
职位福利
本科5-10年深度学习大模型算法自然语言处理算法算法工程化经验Python

中国联合网络通信有限公司广州软件研究院
不需要融资 · 1000-9999人


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