1. 智能体架构设计: 负责AI智能体的核心逻辑开发,包括任务规划 (Planning)、工具调用 (Tool Use) 和记忆机制 (Memory Mechanisms)。 2. 核心算法研发: 研究、开发和训练专门的机器学习/深度学习模型,以解决特定领域的复杂问题(例如:使用时间序列模型进行需求预测、使用强化学习/运筹学算法进行库存优化、使用图神经网络进行运输路线规划等)。 3. 能力整合与封装: 将自研的机器学习/深度学习算法模型封装为稳定、高效的工具(Tools),供AI智能体在推理过程中动态调用。 4. 大模型优化: 负责针对特定行业场景对大语言模型进行微调(Fine-tuning)和评估,提升智能体在专业领域的表现。 • 任职要求: 1. 2026年毕业的计算机、人工智能、统计学、应用数学等相关专业的硕士或博士研究生。 2. 扎实的编程基础(精通Python),以及对数据结构和算法的深刻理解。 3. 在机器学习、深度学习、自然语言处理 (NLP) 等至少一个领域有深入的研究和扎实的项目经验。 4. 必须熟练使用Cursor, Copilot等一种或多种AI编程辅助工具进行日常开发,并能在面试中展示。 5. 英语流利,能够无障碍阅读顶会论文和英文技术文档,并进行流利的口语交流。 您好,可以看一下我们公司,联想供应链对外赋能平台,新成立的智能体业务部; 工作地点:北京/合肥/武汉/天津/上海/深圳等 福利:公积金不打折的12%,年终2-6个月,餐补 基本薪资:18k-25k
点赞 1

相关推荐

最近大模型带火了算法岗,很多同学纠结该选算法还是开发。今天站在中立角度聊聊这两个方向,希望帮你找到最适合自己的路。开发的优势:1.学习氛围好:实验室里大部分同学都走开发方向,遇到问题可以互相交流,信息互通有无。算法学习往往需要独自钻研,这种支持系统对校招很重要2.岗位机会多:开发的招聘名额远多于算法,这是不争的事实3.竞争相对温和:虽然应聘人数多,但竞争者水平参差不齐。只要你踏实学习、认真实习,拿到大厂offer并不需要顶尖天赋4.薪资可观:虽然上限不如算法,但开发岗的SSPoffer性价比很高,且获得难度相对较低5.职业稳定性:开发工作成果更容易量化,只要认真完成需求,绩效通常不会差。算法可能一年都没有明显产出,容易产生焦虑算法的优势:1.薪资更具吸引力:随着大模型风口,算法薪资水涨船高,与开发的差距逐渐拉大2.学习成本较低:不需要深入掌握计算机网络、操作系统等底层知识,对非科班同学更友好3.处于技术风口:大模型热潮带来更多岗位机会,虽然总量仍不及开发,但未来AI领域会持续扩张4.与科研衔接顺畅:研究生期间的算法研究虽然与工业界有差距,但底层逻辑相通,不会浪费三年积累5.工作模式更自由:算法工作重视创新思维,不是靠堆时间就能出成果。而且通常不需要处理线上紧急事故,工作节奏相对稳定选择的关键不是哪个更好,而是哪个更适合你。校招的同学建议有侧重的同时也可多方向投递,毕竟现在竞争比较激烈。更多学习干货请看我主页。开发岗 大厂求职
算法7刀乐:主页有更多干货可以看,全网同名可搜
我的岗位说明书
点赞 评论 收藏
分享
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务