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职位描述 参与构建 Agent 核心逻辑，包括但不限于任务规划和编排，工具调用，多轮对话管理，记忆，RAG，上下文工程。 参与垂直领域的Post-training，包括构建高质量数据集和数据管线，提升模型的角色化，拟人化，个性化能力。 参与构建长短期记忆架构，解决长上下文的遗忘与注意力发散问题，提升用户在长期交互中的沉浸感，一致性。 参与 Agent 工具层的开发，对接搜索、代码解释器、浏览器、沙盒、第三方服务等外部 API 和 MCP。 参与针对产品需求设计科学、严谨的量化评测体系和方案，针对产品指标进行持续监测为Agent和模型优化提供指引。 探索AI创新应用。 职位要求 计算机、人工智能、机器学习等相关专业全日制在读硕士和博士。 具备良好的编程能力，熟悉大模型数据构建、训练、评测、部署与原型开发的基本流程和开发框架，以及工具调用、规划、记忆、检索等智能体关键技术。 具有良好的分析、解决问题和团队协作能力，对 AI 前沿技术与应用保持持续兴趣和好奇心。 加分项： 熟悉大模型训练/推理的主要技术和原理，包括但不限于数据合成和筛选，模型训练优化，提示词工程，评测，部署以及原型开发。 2. 有以下经验其中之一： 参与过大模型商用产品或开源项目。(To-C 端，智能体，虚拟社交) ACM/ICPC，Top Coder，Kaggle等比赛获奖。 在智能体强化学习，虚拟角色生成，多模态交互，人格化建模，记忆等方向有项目经验。 有 LangGraph，Google Agent Development Kit，OWL等 Agent 框架开发经验。 有较强的工程能力，熟悉Cursor，Claude Code等AI开发工具，具有主动提升效率的意识。 在NeuralPS、ICLR、ACL、VLDB、KDD等会议发表过相关论文。