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1.参与书生大模型智能体能力建设,负责 Agent 在搜索、工具调用、生产力办公、代码生成、安全攻防、科学研究等场景下的算法研发与系统实现; 2.构建面向复杂任务的智能体训练数据,包括任务轨迹、工具调用链、环境交互数据、多轮推理数据、代码执行数据、安全攻防数据及科学任务数据等; 3.研发和优化 Agent 相关模型能力,包括任务规划、多步推理、长上下文理解、函数调用、工具使用、代码执行、结果校验、自我反思与错误恢复等能力; 4.建设智能体评测体系与自动化评测流水线,围绕 BrowseComp、SWE-Bench、安全攻防 Bench、DeepResearch 等任务开展模型能力评测、问题分析和迭代优化; 5.推动智能体能力与主线基座模型合版集成,参与模型训练、后训练、数据治理、能力回归和版本交付工作; 6.跟踪国内外 Agent、代码大模型、安全智能体、科学智能体等前沿技术进展,完成技术调研、方案验证和工程落地。
1.计算机、人工智能、软件工程、网络安全、自然语言处理、机器学习等相关专业硕士及以上学历; 2.熟悉大语言模型、Agent、RAG、Tool Use、代码生成、强化学习、后训练、数据合成或自动化评测中的一个或多个方向; 3.具备扎实的编程能力,熟练使用 Python,熟悉 PyTorch、Transformers、vLLM、Ray、Docker、Linux 等常用训练与工程工具者优先; 具备以下经验之一者优先: 1.参与过大模型训练、SFT、RLHF/RLAIF、DPO、数据合成或评测体系建设; 2.参与过 Agent 系统、工具调用系统、自动化办公助手、搜索问答系统建设; 3.熟悉 SWE-Bench、代码生成、代码修复、仓库级代码理解或自动化软件工程; 4.熟悉 CTF、漏洞挖掘、渗透测试、二进制分析、代码安全或 AI 安全攻防; 5.具备科学计算、科学文献理解、科研工作流自动化、AI4Science 相关经验; 6.具备较强的问题拆解、实验分析和工程落地能力,能够在快速迭代环境中独立推进任务; 加分项:顶会论文、开源项目、大模型竞赛/Kaggle/ICPC/CTF 获奖、大模型或 Agent 相关项目经验。



