AI算法工程师(模型微调/应用)
1.3-2.6万元/月岗位职责
AIAgent核心开发与业务落地。
1、负责AIAgent的架构设计与开发,包括任务规划、工具调用、记忆机制、多智能体协同等核心模块。
2、结合公司业务场景(如智能客服、自动化分析、业务流程助手等),设计Agent的能力边界与交互逻辑,推动Agent从技术原型到实际业务的落地。
3、优化Agent的决策效率与准确性,解决多工具协同、复杂任务拆解、异常场景处理等关键问题。
AIGC与大模型技术融合
1、探索大模型(如LLM)与AIAgent的结合方案,将大模型作为Agent的“大脑”,优化提示词工程、上下文理解与输出质量。
2、承担大模型的微调、压缩与部署工作,结合业务私有知识库(RAG),提升Agent对行业知识的理解与专业度。
3、研究文本生成、多模态处理(图文/语音)等AIGC技术,集成到Agent能力中,丰富交互形式。
跨团队协作与项目推进
1、与产品、业务团队深度对齐,将业务需求转化为AIAgent的技术方案,明确算法开发范围与验收标准。
2、参与或主导Agent相关项目的算法研发环节,把控技术进度与质量,协调资源解决开发中的技术瓶颈。
技术前沿跟踪与能力沉淀
1、持续关注AIAgent、大模型、AIGC领域的最新技术动态(如Agent框架、多智能体协议等),引入行业先进经验。
2、沉淀Agent开发的技术规范、工具组件与最佳实践,助力团队在AIAgent方向的技术能力提升。
任职要求
1、计算机、人工智能、数学等相关专业,本科及以上学历;1-2年以上AI算法开发经验,或优秀应届生/实习经验丰富者也可投递。
2、有AIAgent相关项目经验(含实习或个人项目)者优先,能清晰阐述技术思路与实现过程即可,不强制要求成熟落地案例。
3、具备AIAgent技术栈实战经验,熟悉AIAgent开发相关框架与工具(如LangChain、LLaMAIndex、AutoGPT等),能独立完成简单Agent原型搭建;有相关技术的学习实践或课程项目经验者也可。
4、理解Agent核心机制(任务规划、记忆管理、工具调用),对多智能体协同、复杂任务拆解有自己的思考,有尝试性开发经验更佳。
5、了解RAG、NL2API、NL2SQL等技术,能将其与Agent能力结合思考,有基础集成实践经验者优先。
6、大模型与编程能力良好,理解大模型(LLM)的基本技术原理,熟悉主流开源大模型(如Llama、Qwen、ChatGLM等)的特性;有大模型微调、语料处理的基础实践(含课程/个人项目)者优先。
7、熟练掌握Python编程语言,具备扎实的代码功底;熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架中至少一种,能独立完成算法模型的开发与调试。
8、具备较强的逻辑思维与问题拆解能力,能从业务视角理解需求,设计基础的Agent技术方案。良好的沟通能力与团队协作意识,能清晰传递技术思路,配合团队推进项目。
9、对AIAgent领域有强烈兴趣与探索欲,学习能力强,能快速跟进新技术并应用到实践中。