海淀区
职位详情
一、 岗位职责：
1. 主导AI智能体核心算法的架构设计、开发与持续迭代，聚焦意图识别、多Agent协同调度及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）的对接与性能调优，构建统一的模型调用封装层，支持动态切换、请求限流与异常重试机制，优化Prompt工程方案，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，设计技能匹配逻辑与推荐策略，基于用户意图和历史行为实现智能化技能推荐，开发技能优先级排序机制，增强Agent自主决策能力与任务完成质量。
4. 设计并实现多Agent协同调度算法，结合强化学习、博弈论等方法，完成角色分配、任务分解与协作流程建模，解决资源竞争与任务冲突问题，提升系统整体协同效率。
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）检索机制（如向量检索、语义匹配），集成向量数据库（如Milvus、Pinecone），实现记忆信息的高效存储、快速检索与动态更新。
6. 持续跟踪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），结合实际业务需求推动技术创新与落地应用，建立算法评估测试体系，保障算法性能持续提升。
7. 协同后端团队完成算法模型的API化封装，提供技术支撑，解决工程部署中的关键技术难题，输出完整的算法设计文档与测试分析报告。
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，有大模型微调（LoRA、QLoRA）、意图识别或多Agent协同项目经验者优先考虑。
2• 精通自然语言处理核心技术，涵盖分词处理、命名实体识别、意图理解、语义解析及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，能够独立完成意图识别算法的设计与实现。
3• 掌握多Agent协同相关算法（如强化学习、分布式协调、任务规划），了解多Agent系统架构设计及落地难点，具备相关项目实践经验者优先。
4• 熟悉通义千问、文心一言等国产大模型的API使用与参数调优策略，理解模型底层运行机制，能根据具体场景优化调用逻辑以降低成本并提升效果；具备大模型私有化部署经验者更佳。
5• 熟练使用向量数据库（如Milvus、Pinecone）并能进行性能优化，具备高效的记忆检索算法设计能力，实现上下文与历史数据的精准匹配；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），可独立完成算法建模、调试与性能优化，拥有较强的技术问题排查能力，能快速定位并解决算法落地过程中的各类技术障碍。
1. 主导AI智能体核心算法的架构设计、开发与持续迭代，聚焦意图识别、多Agent协同调度及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）的对接与性能调优，构建统一的模型调用封装层，支持动态切换、请求限流与异常重试机制，优化Prompt工程方案，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，设计技能匹配逻辑与推荐策略，基于用户意图和历史行为实现智能化技能推荐，开发技能优先级排序机制，增强Agent自主决策能力与任务完成质量。
4. 设计并实现多Agent协同调度算法，结合强化学习、博弈论等方法，完成角色分配、任务分解与协作流程建模，解决资源竞争与任务冲突问题，提升系统整体协同效率。
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）检索机制（如向量检索、语义匹配），集成向量数据库（如Milvus、Pinecone），实现记忆信息的高效存储、快速检索与动态更新。
6. 持续跟踪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），结合实际业务需求推动技术创新与落地应用，建立算法评估测试体系，保障算法性能持续提升。
7. 协同后端团队完成算法模型的API化封装，提供技术支撑，解决工程部署中的关键技术难题，输出完整的算法设计文档与测试分析报告。
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，有大模型微调（LoRA、QLoRA）、意图识别或多Agent协同项目经验者优先考虑。
2• 精通自然语言处理核心技术，涵盖分词处理、命名实体识别、意图理解、语义解析及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，能够独立完成意图识别算法的设计与实现。
3• 掌握多Agent协同相关算法（如强化学习、分布式协调、任务规划），了解多Agent系统架构设计及落地难点，具备相关项目实践经验者优先。
4• 熟悉通义千问、文心一言等国产大模型的API使用与参数调优策略，理解模型底层运行机制，能根据具体场景优化调用逻辑以降低成本并提升效果；具备大模型私有化部署经验者更佳。
5• 熟练使用向量数据库（如Milvus、Pinecone）并能进行性能优化，具备高效的记忆检索算法设计能力，实现上下文与历史数据的精准匹配；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），可独立完成算法建模、调试与性能优化，拥有较强的技术问题排查能力，能快速定位并解决算法落地过程中的各类技术障碍。
2026-06-04 17:15
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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