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一、 岗位职责：
1. 主导AI智能体核心算法的架构设计、开发及持续迭代，聚焦意图理解、多Agent协同调度与记忆机制优化三大关键技术模块，提升Agent交互准确率（目标95%以上）与任务执行效率，有效应对幻觉生成、任务冲突、响应延迟等关键挑战。
2. 负责国产大模型（通义千问、文心一言、星火大模型）的接入与性能调优，构建统一的模型调用封装层，支持模型动态切换、请求限流与异常重试，优化Prompt工程策略，实现Token消耗降低30%以上，提升响应速度，满足不同行业场景下的模型适配需求。
3. 推进Skill技能库的算法升级，设计高效的技能匹配与推荐机制，基于用户意图与历史行为实现智能化技能推荐，构建技能优先级排序模型，增强Agent自主决策能力与任务完成质量。
4. 设计并实现多Agent协同工作机制，运用强化学习、博弈论等方法，完成角色分配、任务分解与协作逻辑建模，解决资源竞争与任务冲突问题，提升系统整体协同效能。
5. 优化记忆模块算法体系，设计短期记忆（上下文缓存）管理策略与长期记忆（历史数据）检索方案（如向量检索、语义匹配），集成Milvus、Pinecone等向量数据库，实现记忆数据的高效存储、查询与更新。
6. 持续追踪AI Agent、大模型微调、自然语言处理等前沿技术进展（如RLHF、RAG、多模态交互），结合业务实际推动技术创新与落地，建立完善的算法测试与评估机制，保障算法性能持续提升。
7. 协同后端团队完成算法模型的工程化封装，提供标准化API接口与技术支持，解决算法部署中的实际问题，输出完整的算法设计文档与测试报告。
二、任职资格：
1• 本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业背景，具备2年以上AI算法研发经验，熟练掌握Python语言，精通TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，有LoRA、QLoRA等大模型微调经验，或在意图识别、多Agent协同领域有项目实践者优先。
2• 深入掌握自然语言处理核心技术，包括分词、命名实体识别、意图识别、语义理解与Prompt工程，熟悉RAG（检索增强生成）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）等方法，能够独立完成意图解析算法的设计与实现。
3• 熟悉多Agent系统相关算法（如强化学习、分布式协同、任务规划），了解其架构设计难点与落地挑战，具备相关项目经验者更具优势。
4• 熟练使用通义千问、文心一言等国产大模型API，掌握参数调优技巧，理解模型底层机制，能针对具体业务场景优化调用逻辑，实现效果提升与成本控制；具备大模型私有化部署经验者优先考虑。
5• 精通Milvus、Pinecone等向量数据库的应用与调优，具备设计高效记忆检索算法的能力，实现上下文与历史信息的快速匹配；了解Redis、MySQL等常用存储组件在算法系统中的集成应用。
6• 具备扎实的数学基础（线性代数、概率论、微积分），能够独立完成算法建模、调试与优化工作，具备出色的问题分析与解决能力，可快速定位并攻克算法落地过程中的技术难题。
1. 主导AI智能体核心算法的架构设计、开发及持续迭代，聚焦意图理解、多Agent协同调度与记忆机制优化三大关键技术模块，提升Agent交互准确率（目标95%以上）与任务执行效率，有效应对幻觉生成、任务冲突、响应延迟等关键挑战。
2. 负责国产大模型（通义千问、文心一言、星火大模型）的接入与性能调优，构建统一的模型调用封装层，支持模型动态切换、请求限流与异常重试，优化Prompt工程策略，实现Token消耗降低30%以上，提升响应速度，满足不同行业场景下的模型适配需求。
3. 推进Skill技能库的算法升级，设计高效的技能匹配与推荐机制，基于用户意图与历史行为实现智能化技能推荐，构建技能优先级排序模型，增强Agent自主决策能力与任务完成质量。
4. 设计并实现多Agent协同工作机制，运用强化学习、博弈论等方法，完成角色分配、任务分解与协作逻辑建模，解决资源竞争与任务冲突问题，提升系统整体协同效能。
5. 优化记忆模块算法体系，设计短期记忆（上下文缓存）管理策略与长期记忆（历史数据）检索方案（如向量检索、语义匹配），集成Milvus、Pinecone等向量数据库，实现记忆数据的高效存储、查询与更新。
6. 持续追踪AI Agent、大模型微调、自然语言处理等前沿技术进展（如RLHF、RAG、多模态交互），结合业务实际推动技术创新与落地，建立完善的算法测试与评估机制，保障算法性能持续提升。
7. 协同后端团队完成算法模型的工程化封装，提供标准化API接口与技术支持，解决算法部署中的实际问题，输出完整的算法设计文档与测试报告。
二、任职资格：
1• 本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业背景，具备2年以上AI算法研发经验，熟练掌握Python语言，精通TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，有LoRA、QLoRA等大模型微调经验，或在意图识别、多Agent协同领域有项目实践者优先。
2• 深入掌握自然语言处理核心技术，包括分词、命名实体识别、意图识别、语义理解与Prompt工程，熟悉RAG（检索增强生成）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）等方法，能够独立完成意图解析算法的设计与实现。
3• 熟悉多Agent系统相关算法（如强化学习、分布式协同、任务规划），了解其架构设计难点与落地挑战，具备相关项目经验者更具优势。
4• 熟练使用通义千问、文心一言等国产大模型API，掌握参数调优技巧，理解模型底层机制，能针对具体业务场景优化调用逻辑，实现效果提升与成本控制；具备大模型私有化部署经验者优先考虑。
5• 精通Milvus、Pinecone等向量数据库的应用与调优，具备设计高效记忆检索算法的能力，实现上下文与历史信息的快速匹配；了解Redis、MySQL等常用存储组件在算法系统中的集成应用。
6• 具备扎实的数学基础（线性代数、概率论、微积分），能够独立完成算法建模、调试与优化工作，具备出色的问题分析与解决能力，可快速定位并攻克算法落地过程中的技术难题。
2026-08-23 13:27
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年AI智能体TensorFlowPyTorch
北京中德福林软件科技有限公司
工作地址
鱼泡安全保障
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