职位描述
1.设计并实现Agent核心决策机制：任务规划，工具选择，多步推理，human-in-the-loop策略；
2.协助测开团队构建完整的Agent评测体系：定义评估体系(工具调用准确率，端到端任务完成率，成本消耗，运行时长)，设计符合用户场景的Benchmark测试；
3.研究并落地Agent能力提升方案：包括记忆模块，上下文管理模块，sub-agent调度模块等；
4.设计多Agent协作架构与调度策略，支持复杂任务的分解，分配与结果整合；
5.分析Agent失败模式(failure pattern)，定位根因(模型能力/Prompt设计/工具链路/系统架构)，驱动针对性优化；
6.跟踪前沿研究及产品方案(Claude AgentSDK, AgentSkills,OpenClaw,GUl-Agent等)，快速验证新方法并推动工程化落地；任职要求
1.计算机/AI相关专业，5年以上工作经验；
2.兼具算法思维与工程能力：既能读论文复现方法，也能写高质量的生产代码；
3.精通Python，熟悉Go/Rust/TypeScript中至少一门；
4.深入理解LLM推理与训练机制：熟悉Transformer架构，后训练流程。
加分项
有过推理加速落地经验，熟悉主流的MoE模型结构;
熟悉计算机体系结构，了解GPU/CPU算法性能分析;
在顶级会议（NeurIPS, ICRA, IROS, ACL, EMNLP 等）发表过论文，或有知名开源项目贡献者。
