返回信息流微信基础-大模型算法研究员-Agent方向(北京)
岗位职责
1. 负责 Agent Harness 框架的设计与开发，包括 Agent 调度、任务编排与执行上下文管理；
2. 负责 AI Agent 记忆系统的构建与优化，覆盖记忆的写入、组织、检索与生命周期管理，探索跨会话持续记忆以及在对话中的个性化表现；
3. 负责记忆系统强化学习（RL）训练框架的搭建与策略迭代，通过 RL 优化记忆的读写时机、检索召回偏好及长周期反思（Reflection）机制，提升 Agent 在复杂任务中的决策收益；
4. 负责对话策略的设计与迭代，包括多轮对话状态管理、意图理解、上下文压缩与对话流程控制；
5. 与产品和工程团队紧密合作，推进 Agent Harness 能力在相关业务中的部署和落地。
岗位要求
1. 计算机、电子工程、数学或机器学习相关专业方向硕士及以上学历；
2. 熟悉 PyTorch/transformers 等框架，具备大模型应用开发经验；
3. 深入了解以下至少一个方向：Agent 调度与任务编排、RAG 与记忆检索、强化学习与策略优化（如 PPO/DPO/DQN 及其在 Agent/Tool-learning 的应用）、Long Context 处理、对话系统设计，具备独立探索前沿方向技术的能力；
4. 具备良好的系统设计能力，能针对具体业务场景合理设计 Harness 架构，兼顾性能、可扩展性与工程落地；
5. 优秀的工程能力、逻辑思维和沟通表达能力；优秀的 vibe coding 能力。
加分项
1. 在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP 等顶会发表论文，尤其是 Agent、基于 RL 的决策与生成、记忆系统、对话系统相关方向；
2. 在开源社区（如 HuggingFace、GitHub）有突出贡献，或参与过 MemGPT/Letta、LangGraph、mem0 等 Agent 框架的开发；
3. 具备长上下文建模、记忆系统的 RL 训练与对齐（Alignment）、记忆压缩与蒸馏、多 Agent 协作等方向的项目经验；
4. 有端侧轻量化记忆系统或端云协同 Agent 架构的实践经验。
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