同花顺大模型算法工程师
任职要求
1、计算机区相关专业硕士及以上学历，博士优先; 2、熟练掌握大模型continue pretrain, SFT, RLHF等优化模型方法，能够独立开展相关研发工作，有大模型agent应用落地经验者优先; 3、持续跟踪 NLP 领域的最新进展，并结合自身业务能提出见解，拓展业务边界; 4、扎实的代码功底和工程开发能力，精通Linux 平合下…
工作职责
1、负责Deep Research系统的研发，基于推理大模型实现图文并貌的长文生成； 2、参与类Manus通用agent operator研发，持续优化agent规划能力及复杂任务的端到端完成率; 3、参与基于RL的推理模型训练及相关技术探索，提升大模型在业务场景的推理能力和泛化性； 4、对界前沿技术保持敏感，结合业务特点，探索前沿的算法技术并应用于实际业务，实现算法技术突破与创新。
1.负责构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题； 2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），攻克开放式、复杂问题的深度研究模式，赋予Agent独立探索与解决问题的能力； 3.运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
1、大模型与智能体核心能力建设： 围绕销售及大件业务场景，负责大语言模型在意图识别、规划理解、多轮对话、用户画像与偏好洞察、话题与线索分析、知识问答及 chatBI 等核心能力上的应用设计、微调与持续优化，支撑线索智能体、销售助手智能体及大件智能体等关键场景落地。 2、智能体推理链路与多智能体协同设计： 参与线索子智能体、销售助手子智能体、大件智能体与一级、三级销售智能体的大模型协同架构设计，构建基于大模型的多轮推理、任务分解与业务决策链路，提升智能体在复杂销售与大件业务场景下的理解、决策与协同执行能力。 3、智能体工程化与能力复用建设： 设计并持续优化 Prompt、RAG（检索增强生成）、工具调用及 Agent 协作机制，推动大模型、推荐及相关决策能力的工程化落地，保障智能体能力的稳定性、可扩展性与跨场景复用。 4、业务决策模型与数据驱动优化： 结合销售线索质量、智能报价与折扣策略等业务需求，支持折扣方案模型的优化与场景拓展，通过数据挖掘与分析持续评估智能体与模型效果，驱动核心能力的迭代优化与业务价值提升。
1、大模型与智能体核心能力建设： 围绕销售及大件业务场景，负责大语言模型在意图识别、规划理解、多轮对话、用户画像与偏好洞察、话题与线索分析、知识问答及 chatBI 等核心能力上的应用设计、微调与持续优化，支撑线索智能体、销售助手智能体及大件智能体等关键场景落地。 2、智能体推理链路与多智能体协同设计： 参与线索子智能体、销售助手子智能体、大件智能体与一级、三级销售智能体的大模型协同架构设计，构建基于大模型的多轮推理、任务分解与业务决策链路，提升智能体在复杂销售与大件业务场景下的理解、决策与协同执行能力。 3、智能体工程化与能力复用建设： 设计并持续优化 Prompt、RAG（检索增强生成）、工具调用及 Agent 协作机制，推动大模型、推荐及相关决策能力的工程化落地，保障智能体能力的稳定性、可扩展性与跨场景复用。 4、业务决策模型与数据驱动优化： 结合销售线索质量、智能报价与折扣策略等业务需求，支持折扣方案模型的优化与场景拓展，通过数据挖掘与分析持续评估智能体与模型效果，驱动核心能力的迭代优化与业务价值提升。
1. 负责音频生成大模型研发（文生音频、音频编辑、音色克隆、音效合成等），产出高保真、可控的生成方案并推动落地； 2. 研发音频理解大模型，构建跨模态（文本、图像、视频与音频联合）的细粒度音频内容描述体系； 3. 搭建大规模多源通用音频数据集（音乐、语音、环境声等），支撑模型持续迭代； 4. 推动音频大模型在业务场景中落地，解决推理效率、可控性、实时性等工程问题； 5. 跟进行业前沿，保持团队在通用音频大模型领域的技术领先。