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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Agent幻觉、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，构建模型调用封装层，支持模型动态切换、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，基于用户意图与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成功率。
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间的任务冲突与资源争用问题，提升整体协同效率。
5. 优化记忆模块算法体系，设计短期记忆（上下文）缓存机制与长期记忆（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，保障记忆信息的高效存储、快速检索与动态更新。
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落地，建立算法测试与评估机制，不断提升算法表现力。
7. 协同后端团队完成算法模型的API化封装，提供技术支撑，解决工程落地中的各类问题，撰写算法设计文档与测试分析报告。
二、任职资格：
1• 具备本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业背景，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，具备大模型微调（LoRA、QLoRA）、意图识别或多Agent协同算法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、命名实体识别、意图理解、语义分析及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，能够独立完成意图解析算法的设计与实现。
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更佳。
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，能针对具体业务场景调整调用策略，实现降本增效；具备大模型私有化部署经验者优先。
5• 熟练使用Milvus、Pinecone等向量数据库，具备记忆检索算法设计与优化能力，可实现上下文与历史数据的高效匹配；了解Redis、MySQL等存储组件在算法工程中的应用方式。
6• 数学基础扎实，掌握线性代数、概率论、微积分等知识，具备独立建模、调试与优化算法的能力，拥有较强的技术攻关能力，能快速定位并解决算法落地过程中的复杂问题。
7• 有AI Agent、智能助手或企业级AI产品相关算法开发经历者优先，发表过论文、持有专利或参与开源算法项目者加分；了解ToB类业务合规要求，能在算法设计中融合合规考量者优先。
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Agent幻觉、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，构建模型调用封装层，支持模型动态切换、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，基于用户意图与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成功率。
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间的任务冲突与资源争用问题，提升整体协同效率。
5. 优化记忆模块算法体系，设计短期记忆（上下文）缓存机制与长期记忆（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，保障记忆信息的高效存储、快速检索与动态更新。
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落地，建立算法测试与评估机制，不断提升算法表现力。
7. 协同后端团队完成算法模型的API化封装，提供技术支撑，解决工程落地中的各类问题，撰写算法设计文档与测试分析报告。
二、任职资格：
1• 具备本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业背景，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，具备大模型微调（LoRA、QLoRA）、意图识别或多Agent协同算法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、命名实体识别、意图理解、语义分析及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，能够独立完成意图解析算法的设计与实现。
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更佳。
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，能针对具体业务场景调整调用策略，实现降本增效；具备大模型私有化部署经验者优先。
5• 熟练使用Milvus、Pinecone等向量数据库，具备记忆检索算法设计与优化能力，可实现上下文与历史数据的高效匹配；了解Redis、MySQL等存储组件在算法工程中的应用方式。
6• 数学基础扎实，掌握线性代数、概率论、微积分等知识，具备独立建模、调试与优化算法的能力，拥有较强的技术攻关能力，能快速定位并解决算法落地过程中的复杂问题。
7• 有AI Agent、智能助手或企业级AI产品相关算法开发经历者优先，发表过论文、持有专利或参与开源算法项目者加分；了解ToB类业务合规要求，能在算法设计中融合合规考量者优先。
2026-05-06 11:42
IP属地：北京
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本科3-5年AISKILL
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