同花顺大模型Agent算法工程师
任职要求
岗位要求：
1. 熟悉前沿 Agent 架构及其核心组件，例如 Claude Code、沙盒机制、技能库、文件系统等。
2. 理解 …工作职责
业务介绍： 金融大模型项目背景，目前同花顺已经向AI人工智能领域进行全面转型，AI技术有多年沉淀积累，语音、图像、NLP自然语言处理、机器学习、数据挖掘、知识图谱的全方位覆盖;产品线已经布局大数据、对话机器人、理财等多个项目，诸多业务线已经取得相关销售收入，目前在落地产业化进程中 i问财，同花顺人工智能投资项目利用自然语言解析、大数据、机器学习等人工智能技术，建立开放高效的投资研究平台。该平台将满足投资者在证券投资研究过程中高效处理信息、快速寻找投资机会的强烈需求 项目成果:i问财项目2013年上线，目前同花顺的NLP在财经领域的应用已属top、多轮对话日活量几百万等等; 工作职责： 1、负责NLP技术在自动问答、人机对话、语义理解、文本分析、推荐、机器翻译等方向上的应用研究; 2、负责NLP相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 3、使用python基于tensorflow模块搭建深度学习模型、对金融垂直领域语料进行分析，并采用基于深度学习的人工智能算法解决各种实际应用中的问题，提升系统效率;
1、通过引入大模型技术，逐步探索数据研发自动化AGENT形态，为数据研发提效； 2、设计并构建智能体、Toolcall/MCP方案，补足单模型能力； 3、建立评测体系，通过提示词、模型训练算法进行快速调优。
提升大模型的Agent能力，并推动Agent在实际场景落地。 研究内容包括： 1）通过指令微调、强化学习等手段，提升大模型的Tool Use、DeepResearch等Agent能力； 2）参与智能体系统的全链路设计与研发，构建具备自主决策及动态规划能力的Agent； 3）追踪行业前沿技术动态，拓展Agent的能力边界，推动Agent技术在真实用户场景下的规模化应用。
关于我们 我们致力于把大模型 Agent 打造成“能解决业务问题的生产力系统”：不仅会对话，更能规划、推理、调用工具、洞察数据，在多个业务场景形成端到端闭环。团队长期坚持“学术先进性 + 工程可落地 + 指标可验证”三位一体，推动多项技术在真实业务中规模化应用，并持续输出可复用的训练与评测体系。 你将获得什么 ● 覆盖多模型、多尺寸的系统化训练能力：团队训练资源充足，能在不同架构/不同规模模型上完成微调、对齐与能力专项提升，并形成可复用的训练范式。 ● 论文级问题 + 业务级验证：我们鼓励你做可发表的创新，同时确保每个方向都能进入线上评测与业务闭环，真正做到 有创新、有落地、有收益。 ● 完整的 Agent RL 研发舞台：从环境构建、Reward 设计、策略优化到自动评估工具链，你将能主导一条完整的 RL-Driven Agent 能力演进路径。 ● 个人影响力与成长：支持对外分享、论文/专利沉淀与跨团队共建 岗位职责 1、主导基于大模型的 AI Agent 全生命周期研发，包括通用型及垂直领域 AI Agent 的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测； 2、运用 SFT、RL 等 Post-training 训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG 增强生成、工具调用、数据问答等方面的能力； 3、构建 Agent RL 所需的环境与训练方法，设计合理的 Reward Function 和优化函数，激发模型在垂直领域内的泛化性，探索无/少人类专家样本依赖的 Agent 优化方案； 4、跟踪 LLM 与 Agent 领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新； 5、持续优化 Agent 算法与系统架构，构建端到端智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升系统性能与效率。
1.自然语言/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历； 2.熟练掌握 Python、c/c++等语言，有丰富自然语言处理、大模型领域实践和科研经验，熟悉pyTorch/TensorFlow/Deepspeed等深度学习框架，熟悉自然语言处理、transformer、大模型领域的主流技术方案和前沿进展； 3.有自然语言处理、大模型Agent相关经验优先； 4.具有良好的问题分析和解决能力，能积极应对具有挑战性的工作；同时，乐观积极，具有良好的团队合作精神、沟通能力和自驱性。