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1、Benchmark评测与优化:负责业界主流Coding Agent基准测试的效果优化,持续提升模型在真实编程任务中的表现; 2、科研场景算法优化:针对实际科研场景中的复杂编程任务(如数据分析、模型训练、实验自动化等),设计并实现高效的Agent算法解决方案; 3、Agent能力提升:深入研究LLM后训练技术(如指令微调、强化学习等),优化Coding Agent的代码生成、问题理解、工具调用等核心能力; 4、技术调研与创新:跟踪Coding Agent领域前沿进展,探索新的技术方向,将学术研究成果转化为产品能力。
1、学历背景:硕士及以上学位 2、技术基础: 1)扎实的编程能力和算法基础,熟练掌握Python等编程语言; 2)具备数据结构、算法设计与分析的扎实功底; 3)对大语言模型(LLM)有深入理解,熟悉Transformer架构及相关技术。
优先条件 1、实践经验: 1)有Coding Agent、AI编程助手相关项目经验者优先; 2)具备LLM微调、强化学习(RLHF/PPO等)实践经验者优先; 2、科研能力:在大模型、代码生成及评测、AI Agent等领域发表过论文者优先; 3、综合素质: 1)出色的问题分析和解决能力,善于从数据和实验中发现问题本质; 2)良好的沟通协作能力,能与团队高效配合推进技术创新; 3)对AI编程充满热情,愿意探索前沿技术并将其落地应用。
加分项 1、熟悉软件工程流程,有实际开发经验 2、了解代码执行环境、工具调用、多步推理等Agent关键技术 3、有Kaggle、LeetCode等编程竞赛经验,有LLM/Agent相关顶会论文 4、长期实习(6个月以上)优先



