深圳·南山区
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津渡生科寻找AI算法工程师，作为团队核心成员， 负责AI for Science，一站式AI4BS科研平台Bioford，工作地点为深圳南山。
一、岗位职责
（一）算法研发与落地
1.负责大模型在业务场景的算法方案设计与落地，统筹智能体（Agent）及多智能体（Multi-Agent） 核心逻辑研发，包括决策机制、Tool Calling、Skill封装、复杂任务流规划及多智能体协作调度，支撑Agent在实际业务中的高效运行。
2.主导RAG全链路算法优化，深耕复杂文档解析（含OCR协同）、多模态数据切片（Chunking）、多路召回策略、重排序（Rerank）算法研发，解决检索噪声、幻觉率过高等核心问题，提升语义检索精准度。
3.负责大模型选型、评估与微调落地，制定LoRA、SFT、DPO等高效微调方案，搭建多维度算法评估体系，完成微调效果的量化分析与迭代优化。
（二）工程化与系统协同
1.结合业务需求设计具备自愈能力（Self-Correction）和推理链（CoT）的高阶提示词框架，并联动后端服务完成提示词工程的工程化封装，适配高并发业务场景。
2.参与智能体后端微服务架构设计，衔接算法层与工程层，解决模型部署、高并发调用、稳定性保障等算法工程化问题，实现从算法实验到API部署的全流程闭环。
（三）技术迭代与团队赋能
1.实时跟踪大模型、长文本处理、结构化抽取、自主规划、多智能体协作等前沿技术动态，完成技术验证与业务适配，输出可落地的技术方案。
2.搭建团队内部算法研发规范，指导初级算法工程师与实习生开展RAG、Agent、Multi-Agent相关算法研发工作，沉淀技术文档与最佳实践。
二、任职要求
a. 专业要求
1.专业背景：计算机科学、人工智能、软件工程、数学等相关专业硕士及以上学历；211、985以上，或QS前200的学校。
2.算法基础：具备扎实的自然语言处理（NLP）、深度学习理论基础，精通Transformer架构及大模型核心原理，熟悉1-2种主流大模型微调技术（LoRA/QLoRA/DPO优先）。
3.核心实战：拥有1年以上RAG全链路研发与调优经验，深入理解向量数据库索引原理，能独立解决检索精度、召回率、重排序效果等核心问题；具备智能体（Agent）核心模块研发经验，熟悉Chain-of-Thought、ReAct等提示链逻辑与Tool Calling落地流程；对多智能体（Multi-Agent）协作有实践经验，能设计多智能体任务分工与协作调度方案。
4.工程能力：精通Python，熟练使用PyTorch/TensorFlow深度学习框架，精通LangChain、LlamaIndex等主流LLM应用框架；具备基础的后端开发能力，了解微服务架构，能独立完成算法模型的工程化封装与API部署。
5.数据能力：对业务数据高度敏感，能通过数据分析定位模型输出瓶颈，具备特征工程与数据预处理管线的设计能力，熟悉MySQL等常用数据库的基础操作与数据交互逻辑。
b. 综合要求
1.具备出色的问题拆解能力，能在2-4人小团队中承担核心算法研发角色，推动项目落地。
2.具备良好的跨团队沟通能力，能高效衔接算法、工程、业务团队，对齐技术目标与业务需求。
3.具备强烈的技术自驱力，对大模型算法落地、智能体及多智能体研发有持续的学习热情和探索精神。
三、加分项
1.有知名大模型应用落地项目（如企业级AI助手、行业专属Agent、多智能体协作系统）的核心研发经验。
2.熟悉LLMOps流程，具备大模型监控、部署、运维及成本优化（Token成本、推理延迟）经验。
3.发表过NLP/大模型/多智能体相关顶会顶刊论文，或在Kaggle、天池等AI竞赛中取得优异成绩。
4.具备图像分割、多模态融合等计算机视觉技术的实践经验，能将图像理解能力与大模型/RAG/Agent系统结合落地。
5.具备算法模型部署、分布式训练的基础经验。
年包30-40万
激励机制：表现优异者可获得高价值公司期权，共享企业发展红利。
双休，早9晚6，社保公积金，节假日福利
-------------------------------
津渡生科由多位牛津大学校友团队领衔创立，提供的一站式AI生物科学研究解决方案。自研多组学大模型GeneLLM，已实现15亿参数和3.5万亿碱基序列模型预训练。基于GeneLLM大模型，津渡生科将打造一站式科学服务平台Bioford，面向六大场景：医学诊断、生物制造、环境监测、生物育种、药物开发、和基础科研，建设面向八大生物科学问题能力集（Omics Diagnosis, CRISPR-related Predictions, Protein Models, RNA 3D Structure, Time Series Forecasting etc.）。津渡生科为产业和科研用户提供先进、高效的AI for BioScience算法研发、云平台和训推一体机，已经服务于包括华大基因、百度飞桨、协和肿瘤医院、中国环境科学院等国内领先的生物科学客户。
https://mp.weixin.qq.com/s/IJdunut2wirM6UCI9-EQJg
https://mp.weixin.qq.com/s/_MIvNDfRl_3b0cWabXi30w
一、岗位职责
（一）算法研发与落地
1.负责大模型在业务场景的算法方案设计与落地，统筹智能体（Agent）及多智能体（Multi-Agent） 核心逻辑研发，包括决策机制、Tool Calling、Skill封装、复杂任务流规划及多智能体协作调度，支撑Agent在实际业务中的高效运行。
2.主导RAG全链路算法优化，深耕复杂文档解析（含OCR协同）、多模态数据切片（Chunking）、多路召回策略、重排序（Rerank）算法研发，解决检索噪声、幻觉率过高等核心问题，提升语义检索精准度。
3.负责大模型选型、评估与微调落地，制定LoRA、SFT、DPO等高效微调方案，搭建多维度算法评估体系，完成微调效果的量化分析与迭代优化。
（二）工程化与系统协同
1.结合业务需求设计具备自愈能力（Self-Correction）和推理链（CoT）的高阶提示词框架，并联动后端服务完成提示词工程的工程化封装，适配高并发业务场景。
2.参与智能体后端微服务架构设计，衔接算法层与工程层，解决模型部署、高并发调用、稳定性保障等算法工程化问题，实现从算法实验到API部署的全流程闭环。
（三）技术迭代与团队赋能
1.实时跟踪大模型、长文本处理、结构化抽取、自主规划、多智能体协作等前沿技术动态，完成技术验证与业务适配，输出可落地的技术方案。
2.搭建团队内部算法研发规范，指导初级算法工程师与实习生开展RAG、Agent、Multi-Agent相关算法研发工作，沉淀技术文档与最佳实践。
二、任职要求
a. 专业要求
1.专业背景：计算机科学、人工智能、软件工程、数学等相关专业硕士及以上学历；211、985以上，或QS前200的学校。
2.算法基础：具备扎实的自然语言处理（NLP）、深度学习理论基础，精通Transformer架构及大模型核心原理，熟悉1-2种主流大模型微调技术（LoRA/QLoRA/DPO优先）。
3.核心实战：拥有1年以上RAG全链路研发与调优经验，深入理解向量数据库索引原理，能独立解决检索精度、召回率、重排序效果等核心问题；具备智能体（Agent）核心模块研发经验，熟悉Chain-of-Thought、ReAct等提示链逻辑与Tool Calling落地流程；对多智能体（Multi-Agent）协作有实践经验，能设计多智能体任务分工与协作调度方案。
4.工程能力：精通Python，熟练使用PyTorch/TensorFlow深度学习框架，精通LangChain、LlamaIndex等主流LLM应用框架；具备基础的后端开发能力，了解微服务架构，能独立完成算法模型的工程化封装与API部署。
5.数据能力：对业务数据高度敏感，能通过数据分析定位模型输出瓶颈，具备特征工程与数据预处理管线的设计能力，熟悉MySQL等常用数据库的基础操作与数据交互逻辑。
b. 综合要求
1.具备出色的问题拆解能力，能在2-4人小团队中承担核心算法研发角色，推动项目落地。
2.具备良好的跨团队沟通能力，能高效衔接算法、工程、业务团队，对齐技术目标与业务需求。
3.具备强烈的技术自驱力，对大模型算法落地、智能体及多智能体研发有持续的学习热情和探索精神。
三、加分项
1.有知名大模型应用落地项目（如企业级AI助手、行业专属Agent、多智能体协作系统）的核心研发经验。
2.熟悉LLMOps流程，具备大模型监控、部署、运维及成本优化（Token成本、推理延迟）经验。
3.发表过NLP/大模型/多智能体相关顶会顶刊论文，或在Kaggle、天池等AI竞赛中取得优异成绩。
4.具备图像分割、多模态融合等计算机视觉技术的实践经验，能将图像理解能力与大模型/RAG/Agent系统结合落地。
5.具备算法模型部署、分布式训练的基础经验。
年包30-40万
激励机制：表现优异者可获得高价值公司期权，共享企业发展红利。
双休，早9晚6，社保公积金，节假日福利
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津渡生科由多位牛津大学校友团队领衔创立，提供的一站式AI生物科学研究解决方案。自研多组学大模型GeneLLM，已实现15亿参数和3.5万亿碱基序列模型预训练。基于GeneLLM大模型，津渡生科将打造一站式科学服务平台Bioford，面向六大场景：医学诊断、生物制造、环境监测、生物育种、药物开发、和基础科研，建设面向八大生物科学问题能力集（Omics Diagnosis, CRISPR-related Predictions, Protein Models, RNA 3D Structure, Time Series Forecasting etc.）。津渡生科为产业和科研用户提供先进、高效的AI for BioScience算法研发、云平台和训推一体机，已经服务于包括华大基因、百度飞桨、协和肿瘤医院、中国环境科学院等国内领先的生物科学客户。
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2026-08-18 12:47
IP属地：广东
职位福利
硕士经验不限自然语言处理算法多模态算法Python深度学习机器学习大模型算法算法工程化经验发表算法相关优秀论文参加算法相关竞赛/获奖团队管理经验优秀开源项目经历大数据处理框架(Spark/HadoopRAG全链路优化多智能体协作智能体（Agent）研发
深圳津渡生物医学科技有限公司
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