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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,聚焦意图识别、多Agent协同调度与记忆机制优化三大方向,提升Agent交互准确率(目标95%以上)与任务执行效率,有效应对Agent幻觉、任务冲突、响应延迟等关键技术挑战。
2. 负责国产大模型(如通义千问、文心一言、星火大模型)的接入与性能调优,构建模型调用封装层,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. 优化Skill技能库相关算法,设计技能匹配逻辑与推荐机制,基于用户意图与历史行为实现智能化技能推荐,开发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协同算法,运用强化学习、博弈论等方法,完成角色分配、任务分解与协作流程建模,解决多Agent间的任务重叠与资源争用问题,提升整体协同效能。
5. 优化记忆模块算法,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. 持续跟踪AI Agent、大模型微调、自然语言处理等前沿技术(如RLHF、RAG、多模态交互),结合业务实际推动技术创新与落地,建立算法测试评估体系,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问题,撰写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LoRA/QLoRA微调、意图识别或多Agent协同项目经验者优先。
2• 精通自然语言处理核心技术,包括分词、命名实体识别、意图理解、语义解析与Prompt工程,熟悉RAG、RLHF等先进技术,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、分布式协同、任务规划),了解多Agent系统架构设计难点,具备实际项目开发经验者优先。
4• 熟悉通义千问、文心一言等国产大模型的API使用与参数优化,理解模型底层机制,能针对具体场景优化调用逻辑,实现降本增效;具备大模型私有化部署经验者优先考虑。
5• 熟练使用Milvus、Pinecone等向量数据库,具备记忆检索算法设计与调优能力,可实现上下文与历史数据的快速精准匹配;了解Redis、MySQL等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),能独立开展算法建模、调试与性能优化,具备出色的问题定位与解决能力,能高效应对算法落地过程中的各类技术难题。
7• 有AI Agent、智能助手或企业级AI产品算法开发经验者优先,拥有学术论文、专利或开源项目成果者加分;熟悉ToB类业务合规要求,能在算法设计中融合合规策略者优先。
2026-06-04 17:15
IP属地:北京

职位福利

本科1-3年AGENTTOKEN
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