智能体算法工程师/青年研究员

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。

任职要求
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、数据科学、物理、化学、生物、材料等相关专业硕士及以上学历，优秀本科生亦可考虑。
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。
4. 具备以下经验之一者优先：
- 参与过大模型训练、SFT、RLHF/RLAIF、DPO、数据合成或评测体系建设；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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。
5. 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。
6. 有顶会论文、开源项目、大模型竞赛、Kaggle/CTF/ACM获奖、知名大模型或Agent项目经验者优先。