岗位职责 参与自主实验室 Multi-Agent 系统的设计， 主导或参与 Agent 核心模块的关键技术突破，构建面向化学/生物/材料领域的领域专用 Agent 推动 Agent 与大模型（LLM/VLM）、知识图谱、机器人控制系统的深度集成，主导性能优化（推理速度、任务成功率、Token 效率） 推动 Agent 系统在真实业务场景落地 任职要求 博士及以上学历（计算机科学、人工智能、自动化、控制论、化学信息学等相关专业），C9/QS100 名校优先 精通 LLM/NLP，熟悉 Transformer 架构、Prompt Engineering、Fine-tuning、RLHF； 有生产级 Agent 系统从 0 到 1 的搭建经验（Planner + Tool Use + Memory）； 有多 Agent 协作框架的实际项目经验（LangGraph、AutoGen、CrewAI、MetaGPT 等）； 熟悉 Agent 评估方法（成功率、任务完成度、人工评估、轨迹分析）； 有 LLM 推理优化经验（vLLM、量化、KV cache、Speculative Decoding） 扎实的 Python 工程能力，熟练使用 PyTorch / HuggingFace / vLLM；有分布式训练/推理、大规模系统部署经验 加分项 有 AI4Science / 生命科学 / 化学 / 材料领域 Agent 经验 有顶会论文（NeurIPS / ICML / ICLR / AAAI / ACL 一作） 做过 Agent 系统开源项目（GitHub 1k+ stars） 软性素质 强烈的自驱力，能独立定义问题、解决问题 韧性与耐心，能扛住 Agent 系统从 demo 到生产的反复打磨 商业敏感度，能让 Agent 真正产生业务价值