大模型应用算法工程师（智能客服）

1. 负责智能客服大模型和Agent核心能力建设，包括知识与指令遵循、复杂推理、多轮决策、自我纠错及Skill/工具调用等能力的优化和落地。
2. 参与大模型后训练，围绕高质量数据构建、SFT、偏好对齐和强化学习等技术，持续提升模型的复杂问题解决能力。
3. 建设数据、评测与线上反馈闭环，推动大模型在客服机器人、风控、舆情等场景的效果优化和规模化落地。
4. 参与Agentic RL、Skill自进化、语音多模态等前沿技术探索，挖掘大模型与Agent的新能力和新场景.

1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。
2. 具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek、Qwen、Llama等）及其他开源模型。精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）。
3. 在以下至少一个技术领域有深入研究和丰富的实践经验：

• 智能客服大模型
• 复杂指令遵循、逻辑和数学推理、结合知识约束的推理、DPO、强化学习等
• 大模型问答系统，RAG、Function Call等
• Agent模型、多智能体系统

4. 熟练掌握机器学习和深度学习的理论知识，并具备目标导向和数据思维。
5. 具备优秀的算法设计和实现能力，能够独立完成算法的需求分析、方案设计、代码实现和效果评估，有发表顶会论文（ACL/AAAI/EMNLP/ICML/ICLR等）者优先。
6. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与产品、工程团队高效协作。
7. 宽广的技术视野，强烈的钻研精神，主观能动性和学习能力，适应快速变化的技术趋势。

1. 深度参与智能客服核心业务，直接影响千万级用户的服务体验。
2. 与优秀算法团队共事，接触最前沿的大模型技术与真实海量业务场景。
3. 提供广阔的技术成长空间与清晰的职业发展路径。
4. 工作地点覆盖北京、上海，支持灵活办公与多元化团队文化。