Agent研发算法工程师

工作职责 1. 主导Agent、RAG（知识库增强生成）系统的架构设计与开发，构建Prompt模板与评估指标体系，推动技术在实际业务场景中的高效应用（如对话系统、智能客服、搜推系统等）。 2. 负责大模型Agent的端到端实施，涵盖数据清洗、模型训练（含预训练、指令微调、RLHF等）、性能优化及上线部署。 3. 对接AI模型服务API，保障系统高并发与可扩展能力，采用FastAPI/Flask框架结合Docker实现服务化部署。 4. 研究多模态大模型、工具调用（Tool Use）、多智能体（Multi-Agent）等前沿方向，落地复杂任务解决方案（如图文生成、逻辑推理等）。 5. 针对大模型存在的幻觉问题、安全风险与时效性不足进行持续优化 任职要求 1. 计算机科学、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学位； 2. 熟悉Transformer、GPT、BERT等模型机制，熟练使用PyTorch或TensorFlow深度学习框架； 3. 掌握LangChain、LlamaIndex、AutoGen等Agent开发工具链，具备向量检索或搜索推荐相关背景； 4. 具备大模型微调与工程部署实践经验，了解Prompt工程与RAG系统实现原理 加分项 1. 拥有多模态大模型、强化学习（PPO/DPO）或对齐（Alignment）技术积累，熟悉分布式训练加速方案（如DeepSpeed、Megatron）； 2. 参与过主流大模型项目（如AutoGPT、MetaGPT）或在ACL、EMNLP等顶级会议发表过论文