百度Agent评估工程师实习生（J92426）
任职要求
-学历背景： 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业的在校本科生或研究生。 -技术能力：具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python 语言。对大模型能力评估有基本认知。 -个人特质：对创新事务有足够的热情，学习能力强，主动性强，具备严谨的逻辑思维和数据分析能力。
工作职责
-开发自动化评测框架：参与开发和维护Agent的自动化评测框架，实现对大模型多维度能力的自动化量化评估； -数据处理与结果分析： 处理模型运行结果数据，进行细致的数据分析，洞察agent在不同任务、不同场景下的表现，并识别其优势与不足； -撰写评测报告：基于分析结果，撰写清晰、专业的agent能力评测报告，为研发团队提供有力的决策支持； -参与构建benchmark，参与发表顶会论文，增加团队开源影响力；
1. 参与企业办公场景智能体架构的探索，协助实现AI Agent系统的功能模块开发； 2. 在导师指导下学习RAG、知识图谱等技术，参与基础推理框架的搭建与测试； 3. 接触大模型基础调优技术，学习通过数据标注与效果评估提升系统性能； 4. 配合业务团队完成需求分析，参与具体业务场景的功能实现与效果验证； 5. 协助优化智能体交互体验，参与系统基础能力的评估测试； 6. 学习Agent领域前沿技术（如ReAct/COT等），参与技术调研与demo实现。
工作内容：语言大模型技术的研究和应用 负责大模型方向技术的研究和应用，构建汽车垂域智能系统，工作内容包括以下三个方向： a. 负责追踪大模型学术进展，预研前沿技术问题，打造行业领先技术影响力 b. 负责根据业务场景，抽象技术问题，预研和实现大模型技术，赋能整车业务 技术方向包括但不限于： 1. 模型架构、预训练方法、高效微调、模型评估及迭代 2. 知识增强、工具增强、AI Agent、RAG 3. 安全、时效性等问题解决 4. 训练和推理加速、模型量化、端测落地 5. 大模型核心能力提升，包括理解能力、知识能力、推理能力、生成能力和语言能力等 6、制定相关规范并形成项目管理文档。
1. AI Agent研究与实现：跟踪AI Agent、智能体等前沿技术，快速复现学术论文中的算法实现，构建原型系统并验证效果； 2. 大模型应用开发：基于现有大语言模型（LLM）开发智能应用，包括但不限于MCP（Model Context Protocol）集成、工具调用、多模态交互等功能实现； 3. AI驱动数据分析：探索和实现AI大模型在大数据分析场景中的应用，包括自动化数据处理、智能报表生成、数据洞察挖掘等； 4. 技术调研与落地：持续关注AI Agent框架（如LangChain、AutoGPT、MetaGPT等）的最新进展，评估并集成到实际项目中； 5. 知识沉淀与分享：整理技术文档，定期进行技术分享，协助团队提升AI技术能力；
工作内容：语言大模型技术的研究和应用 负责大模型方向技术的研究和应用，构建大规模通用智能系统，工作内容包括以下三个方向： a. 负责追踪大模型学术进展，预研前沿技术问题，打造行业领先技术影响力； b. 负责根据业务场景，抽象技术问题，建立大模型智能体解决方案； c . 负责将解决方案落地应用在具体业务场景，打造卓越的用户体验。 技术方向包括但不限于： 1. 全量微调、高效微调、模型评估及迭代； 2. 知识增强、工具增强、AI Agent、拟人化； 3. 幻觉、安全、时效性等问题解决； 4. 大模型核心能力提升，包括理解能力、知识能力、推理能力、生成能力和语言能力等。