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崗位職責(zé)： 1. 主導(dǎo)智能體平臺(tái)核心算法研發(fā)，聚焦 RAG、Agent 框架（任務(wù)規(guī)劃 / 工具調(diào)用 / 記憶），負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、落地與性能優(yōu)化； 2. 跟蹤 Agentic RAG、ReAct/CoT 等前沿技術(shù)，解決檢索精準(zhǔn)度、Agent 決策效率等難題，搭建算法效果評(píng)測(cè)體系； 3. 參與算法架構(gòu)設(shè)計(jì)，帶領(lǐng)小團(tuán)隊(duì)攻堅(jiān)，推動(dòng)算法從原型到生產(chǎn)級(jí)部署，支撐多行業(yè)智能體定制。 任職要求： 1. 計(jì)算機(jī) / AI / 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)碩士及以上（優(yōu)秀本科 5 年經(jīng)驗(yàn)可放寬）； 2. 3 年 AI 算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有完整 RAG/Agent 項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)（需提供案例）； 3. 精通 Python/C ，熟練 PyTorch/TensorFlow，深入理解 Transformer、大模型 SFT、向量檢索（Milvus/FAISS）、LangChain/AutoGen； 4. 具備 RAG 全鏈路優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（語(yǔ)義檢索、多源融合等）； 5. 有 Agent 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)，懂任務(wù)規(guī)劃、自我反思、工具調(diào)用； 6. 能解決高并發(fā)下算法瓶頸（如 RAG 提速、Agent 決策優(yōu)化），熟悉多模態(tài)融合者優(yōu)先。 加分項(xiàng)： 1. 主導(dǎo)過(guò)企業(yè)級(jí)智能體 / 大模型平臺(tái)從 0 到 1 搭建； 2. 頂會(huì)（NeurIPS/ICML/ACL）發(fā)表智能體 / RAG 論文，或有相關(guān)開(kāi)源貢獻(xiàn)； 3. 有向量數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)、大模型部署經(jīng)驗(yàn)，或跨行業(yè)（金融 / 工業(yè)）智能體案例。