崗位職責: 
1. 智能體開發(fā)落地:參與大模型智能體的模塊化開發(fā)與優(yōu)化,重點負責工具調用(Function Calling)、任務拆解、上下文記憶等核心功能的實現(xiàn)與調試;基于LangChain、AutoGen等框架快速構建智能體原型,支撐業(yè)務場景的功能驗證。 
2. 數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化:完成智能體研發(fā)全流程的數(shù)據(jù)支撐工作,包括多源數(shù)據(jù)采集、清洗、標注及結構化處理,參與構建高質量訓練數(shù)據(jù)集與評測數(shù)據(jù)集,輔助算法效果迭代。 
3. 技術驗證與測試:參與智能體系統(tǒng)的集成測試與性能調優(yōu),針對任務成功率、工具調用效率等指標進行問題排查,輸出測試報告并提出優(yōu)化建議;探索RAG(檢索增強生成)技術在智能體中的應用,提升回答準確性與知識時效性。 
4. 技術跟蹤與落地:跟進大模型與智能體領域的前沿技術動態(tài)(如多智能體協(xié)作、思維鏈優(yōu)化等),結合業(yè)務需求提出可行性落地方案,輔助撰寫技術文檔與使用手冊。 
教育背景:本科及以上在讀,計算機科學、人工智能、軟件工程、數(shù)學等相關專業(yè)。 
(二)加分項 
1. 有智能體平臺使用經驗優(yōu)先。 
2. 熟悉向量數(shù)據(jù)庫(Milvus等)的使用,具備RAG系統(tǒng)搭建與調優(yōu)經驗者優(yōu)先。 
3. 了解大模型微調(SFT)基礎流程,參與過模型精調數(shù)據(jù)準備或訓練過程者優(yōu)先。
 特別提示:如不能現(xiàn)場實習,可遠程。