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1、主导大模型驱动的AI Agent全生命周期研发工作,涵盖通用型与垂直领域AI Agent的应用架构设计、数据体系建设、模型训练及效果评估;

2、聚焦模型后训练阶段的数据质量分析与治理,系统化搭建数据清洗Pipeline,实现路径级(CoA)训练数据的自动化校验与净化机制;

3、采用SFT、RL等Post-training技术手段,强化大模型在自主规划(Planning)、多步逻辑推理、RAG增强生成、工具调用及数据问答等核心能力;

4、持续追踪LLM与Agent方向国际前沿进展,推进先进技术在实际业务场景中的落地实践,重点布局模型评测Benchmark、数据构建方法论、Agent自动化评估等关键技术路径;

5、依托AI基础设施产品,构建人机协同的Agent训练数据质量与规模迭代优化体系,为各类垂直场景Agent提供高质量、可持续扩展的数据支撑。
2026-06-21 14:01
IP属地:浙江杭州

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硕士3-5年Agent训练循环后训练评测
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浙江天猫技术有限公司
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