【校招】超长程Agent算法工程师-智能体系统中心

1.参与公司自研或开源超长程智能体轨迹构建/Agent框架的设计、开发与迭代，优化其代码理解、工具调用、多轮交互、记忆管理及任务规划等核心能力
2.评测体系与基准构建：面向主流Code Agent（如 Claude Code、Codex、Opencode等）及自研框架，设计并执行系统化评测，构建覆盖真实开发任务、长程多轮交互、完整工具链（构建/测试/部署）的基准测试集。
3.仓库级代码理解：研究长上下文代码建模、多文件关联理解、依赖关系分析、调用链追踪、代码结构建模与仓库级知识记忆，提升模型对复杂代码库的理解和修改能力；
4.沙盒镜像建设与轨迹合成：借助大规模高并发代码执行沙盒，构建复杂多样的环境镜像；构建高质量 Agentic Coding 轨迹数据、修复数据与验证数据体系。
5.Agentic Coding 后训练：负责面向代码智能体的 SFT、Agentic RL、OPD、Reward Model / Verifier 等训练环节，提升模型在代码生成、代码理解、Bug 修复、代码补全、单测生成、代码审查、代码重构等任务中的能力

1. 熟悉大语言模型训练与后训练技术，理解 SFT、RLHF / RLAIF、Agentic RL、Reward Model、Verifier、长上下文建模等相关方法，相关专业硕士及以上学历优先；
2. 有 Coding Agent、代码大模型、程序修复、代码生成、软件工程智能化、自动化测试、DevOps Agent 等方向实际项目经验者优先；
3. 具有扎实的深度学习算法基础，熟悉深度学习框架和分布式训练推理加速，有实操经验者优先；
4. 在优质 Coding Agent / 代码大模型 / 开源软件工程智能化项目中有重要贡献，或5. 在 NeurIPS、ICML、ICLR、FSE、ICSE、ASE 等顶会发表论文者优先；
6. 具备极强的学习能力和技术追求，良好的团队合作和沟通能力。