优酷优酷-Python大模型应用开发工程师 (Agent方向)-北京
任职要求
1. 技术基础 - 精通Python，熟悉FastAPI等微服务框架 - 熟悉Transformer架构，具备模型训练部署经验 - 熟悉LangChain/AutoGPT/LlamaIndex等主流Ag…
工作职责
1. Agent系统开发 - 设计开发单/多智能体系统及协作机制 - 实现任务规划、执行和控制流程 - 构建智能体工具链和评估体系 2. 模型与知识工程 - 通用/垂直领域模型训练、评估与部署优化 - 构建检索增强生成系统(RAG) - 优化知识检索与推理效果 3. 架构设计与优化 - 设计微服务架构，保证系统可扩展性 - 性能优化与监控
1、负责AI数据工程系统的建设，包括数据采集、清洗、合成、标注等环节； 2、开发检索增强生成（RAG）系统，结合向量检索与全文检索能力，提升LLM在行业场景中的回答准确性； 3、设计并实现AI Agent系统，包括任务规划、工具调用、决策执行等核心能力，赋能业务场景的智能化应用； 4、优化检索算法，设计混合检索策略（关键词+语义+...），解决长尾查询、模糊意图匹配等挑战；参与检索增强、Tool Use、Agent等方向的研发工作； 5、完成典型RAG场景下的链路构建与部署优化，包括通过内容抽取、文本切片进行知识库构建，优化检索、重排序、生成模型的部署方式，提升推理效率。
1.参与基于多模态大模型的GUI智能化能力的设计开发，实现多端（web/安卓/ios/鸿蒙/小程序）大模型手眼配套能力全覆盖； 2.跟踪业界前沿技术发展，参与大模型应用评测、企业内部场景化落地、GUI智能体建设等；
团队介绍： 我们团队负责高德出行大数据的分析和应用开发，在机器学习、深度学习、大模型agent等方向探索解决业务问题，洞察业务机会，打造智能化的用户出行数据引擎。我们鼓励创新，鼓励发表论文和申请专利，乐于用新技术在业务方向做实际落地的尝试，期待你的加入！ 具体职责包括但不限于： 1、负责机器学习、深度学习领域的数据挖掘研发工作，应用高德人地时空大数据挖掘用户画像、解决用户痛点问题； 2、负责时空大数据与AI Agent结合的应用实践，探索时空大数据Agent落地时间； 3、针对特定的业务场景对基座大模型进行微调优化，实现专属技能模型的能力升级和性能提升。
1.大模型应用开发：负麦基于主流开源/闭源大模型进行应用落地，包括问答系统、智能助手、知识检索、文档处理等；并与产品、前端、后端、数据团队紧密协作，推动算法模型在真实业务中的部署与落地。 2.RAG 系统优化：主导通用型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统的构建与效果优化，包括召回、排序、长文本处理、多文档合成等关键环节。 3.Agent 框架开发：研究和实现多 Agent 协作框架，提高 Agent 在复杂任务中的稳定性与执行效果，探索如任务分解、工具使用、状态记忆等机制。 4.模型效果调优：结合业务场景，设计 Prompt、微调、评测等策略，提升大模型在特定任务中的表现。 5.技术积累与分享：沉淀可复用的模型应用框架、调优经验和评估指标，推动团队整体技术能力提升。