小红书Agent应用算法工程师-创新业务
任职要求
1、有创业精神，对Agent技术赋能业务创新有极大热情，愿意深入理解用户、打磨体验、推动产品持续进化。 2、计算机、人工智能、数学、统计等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，精通 Python，熟练使用 PyTorch、Transformers 等框架。 3、具备LLM/Agent经验：深入理解 Tr…
工作职责
你将加入创新业务核心算法团队，围绕创新业务场景，利用 LLM、RAG、Tool Use、Multi-Agent 等前沿技术，打造真正理解用户需求、具备规划与执行能力的新一代 AI Native 产品。 岗位职责 1、负责通用 Agent 框架的设计与研发，包括意图识别（Router）、任务规划（Planning）、工具调用（Function Calling）、检索增强生成（RAG）、状态管理（Memory）等核心能力，构建可支撑复杂任务执行的智能体系统。 2、深入创新业务核心场景，设计垂类 Agent，打通用户状态、结构化信息、环境信息、知识库等多源信息，提升用户从“提出需求”到“获得可执行方案”的效率与体验。 3、基于开源或自研基座模型，利用 SFT、RL 等技术进行垂直场景微调，增强模型在复杂指令遵循、规划推理、工具使用、个性化表达与安全性上的能力。 4、面向长链路、复杂任务场景，探索并落地 Multi-Agent 协作机制，提升系统任务完成率、稳定性与可解释性。 5、建设 Agent 自动化评测平台，制定覆盖任务完成度、相关性、可执行性、工具调用准确率与安全性的多维指标，通过离线评测与在线 A/B 实验持续驱动效果优化。
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、文案生成等方面的能力； 3、构建Agent RL所需的环境、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、图像连续编辑、GUI Agent等方向的应用创新； 4、持续优化Agent算法与系统架构，构建端到端的智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升Agent系统性能与效率
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、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
1、负责高德出行场景（驾车，骑行，步行）的大模型应用框架开发，构建高可用、低延迟的分布式系统； 2、负责优化Agent决策引擎、任务调度、多模态数据处理等模块的性能与稳定性； 3、负责搭建Agent与外部系统（如数据库、API、第三方服务）的高效通信机制； 4、负责保障大模型应用系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性； 5、负责协调业务资源，与大模型算法和数据源服务等团队协作，保障项目有效落地和需求高效交付。