滴滴专家算法工程师 - 智能 Agent 方向(J250618002)
任职要求
任职要求： 1、计算机科学、数学、统计学或相关领域的硕士及以上学历，具备一线的 Python 工程能力，精通数据结构和常用算法； 2、有丰富的 Post-Training 经验，熟悉主流大模型训练框架，并具备二次开发能力（如 Pytorch、Megatron、DeepSpeed 等），能结合业务场景特点设计合适的工作流和训练方法； 3、有丰富的强化学习经验，熟练掌握对奖…
工作职责
负责滴滴智能客服的对话算法，需要具备扎实的算法功底，结合业务场景，构建下一代客服 Agent，驱动服务体验与效率提升。 工作内容： 1、主导设计下一代客户服务 Agent、Agent Saas，与产品、工程团队合作，设计算法架构和技术路线，技术驱动服务体验和效率的提升； 2、负责领域大模型的后训练和研究，如大规模数据建设、Post-Training、偏好对齐等技术； 3、应用 Post-Training 方向前沿算法和框架，持续提升现有算法的效率与效果； 4、关注行业前沿，推进有价值的技术与业务场景的结合，探索创新方法，推动技术创新。
主导构建下一代客服 Agent，驱动服务体验与效率提升。需要具备扎实的工程功底、大模型应用功底，结合业务场景设计并推进系统架构落地。 【岗位职责】 1、主导设计下一代客户服务 Agent、Agent Saas，与产品、算法团队合作，设计工程架构和技术路线，增强 Agent（文本、语音）的语义理解能力、灵活对话能力、拟人的服务感受，技术驱动服务体验和效率的提升； 2、主导 Agent 核心链路的技术升级和性能优化，保障7*24小时的稳定运行，提升 Agent 的可观测性和稳定性，提升异常应对能力； 3、深入理解业务，参与面向对话过程的对话策略和服务设计，结合先进的智能技术能力，持续打磨服务水平； 4、关注行业前沿，推进有价值的技术与业务场景的结合，探索创新方法，推动技术创新。
1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。
1、参与下一代客户服务 Agent的构建，负责Agent的效果和质量评测工作，与产品、工程、算法、运营团队紧密沟通协作，深入理解评测需求，制定评测标准，搭建评测体系； 2、探索智能、高效的Agent自动化评测方案，主导评测系统的架构设计和开发工作； 3、关注行业前沿，持续吸收学习业界最佳评测实践，优化完善Agent评测工作；
- AI能力研发：基于钉钉智能财务与智能差旅的产品场景（如发票OCR识别、费用分类、预算预测、差旅行程推荐等），设计并实现AI算法模型，实现应用场景落地，提升智能化水平。 - 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性。 - 数据与算法工程化：完成从数据采集、清洗、建模到部署的全流程闭环，推动AI模型在生产环境中的落地与迭代优化。 - 跨团队协作：与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉智能财务与差旅产品中，实现业务价值。 - AI工具链建设：探索qwen等大模型的应用场景，通过提示词工程、模型微调等技术优化用户体验。