美图Agent开发实习生（北京）
任职要求
职位描述 1. 平台构建与开发：参与AI Agent 平台的架构设计与核心功能开发，包括RoboNeo、智能客服、数据分析等产品的构建。 2. Agent 能力集成：开发 Agent 工具链集成能力，打通企业内部系统与 AI Agent 的交互流程。 3. 记忆与知识系统：探索企业知识库与记忆系统的构建，实现用户长短期记忆管理及个性化服务。 职位要求 1、本科及以上学历在读，计算机科学、人工智能、网络安全等相关专业优先； 2、掌握PyTorch/TensorFlow框架，出色…
工作职责
无
参与前沿大模型算法的研发与落地应用，方向包括但不限于：智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等； 紧跟领域最新技术动态，探索创新算法方法，并积极推动科研成果的产出； 参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作，保证项目进度和研发质量； 持续学习和掌握最新的大模型相关技术，并应用于实际产品和项目中，解决实际问题。
本课题围绕点点、搜索等依赖自然人机交互的业务场景，打造面向AI Agent的端到端全双工自然语音交互能力，预期构建具有小红书特色的最低延迟、最具人感、最懂用户的语音Agent。 重点攻克如何打造真实自然稳定的拟人感语音交互难题。其细分研究方向大模型语音内容理解【最懂用户】、可控对话式大模型语音合成【最具人感】、全双工speechLLM【最低延迟】等。
本课题研究的目标是建设面向数据开发、数据分析和数据科学等场景的智能体Agent，对标Google Colab DataScience Agent，能够根据实际业务场景中的看数、分析、预测等需求，实现端到端的多任务的构建和编排，从而完成目前数仓、DI等日常工作。例如，对于数据开发场景，DataEngineer Agent 可以实现需求理解-> 找表 -> 指标设计 -> 数据建模 -> 任务代码生成->任务编排 -> 数据测试 -> 任务发布的全流程,从而进一步释放数据开发工程师的人力需求，支撑我们在保持精简的组织架构下，继续支撑业务的高速增长，实现卓越型组织架构。
大模型如 GPT 系列等，凭借其强大的语言理解和生成能力，为编程带来了新的变革。在大模型编程的实际应用里，涌现出诸多极具价值的落地场景，像代码问题的精准发现与高质量修复、代码的智能补全与生成等，这些场景切实提高了编程工作的效率与质量。 当前也普遍面临一系列亟待解决的问题与挑战： 1、怎样精准识别代码中潜藏的高质量问题，并迅速且有效地完成修复； 2、如何借助 RAG 技术等手段，精准召回相似的代码问题； 3、怎样构建更完善的评测体系，对整个编程系统以及各个应用场景进行全面且高质量的评估。 这些问题在行业内具有广泛的共性，极具研究价值。通过合作研究探寻解决方案，有望推动大模型编程领域迈向新的高度。