OPPO高级机器学习算法工程师（AI智能体）-博士
任职要求
1、数学、计算机或相关专业博士学历，1年以上大模型相关研发经验； 2、具有良好的编程能力，熟练掌握至少一种智能体框架(如Langchain/AutoGen等)； 3、熟悉大模型(如LLM/LVM等)基础知识及常见微调与对齐方法，有分布式机器学习经验优先； 4、熟悉主流生成式算法或者强化学习，能够快速理解和实现论文中的算法，有良好的学术会议/期刊发表记录优先(如NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/IJCAI等) 5、对新技术和新方法有持续的学习热情，有较强的自我驱动力。
工作职责
专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。 岗位职责： 1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型； 2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能； 3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。
专注于大模型系统优化、异构计算的前沿技术研究和落地，研究领域包括不限于高性能大模型系统架构、LLM-as-a-Service技术等。 岗位职责： 1. 负责大模型轻量化及推理优化的研究，支持大模型在云侧及端侧的高效推理及微调； 2. 负责端上大模型及AI智能体运行引擎的研发和部署。
方向一： 岗位职责 面向应用商店、Agent助手、搜索、广告等高价值业务场景，预研和落地信息检索(搜索、推荐、广告)核心技术，岗位职责包括但不限于： 1.针对冷启动推荐、多场景多任务建模、自动特征工程、用户通用表征、多模态信息检索、对话推荐、端云推荐、检索增强生成(RAG)、智能体检索等核心难题，负责研发和突破信息检索关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展，快速应用到业务中，提出创新信息检索技术，发表高水平论文。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地，包括模型设计、特征工程、效率优化等。 方向二： 岗位职责 面向Agent助手、搜索、广告、应用商店等高价值业务场景，预研和落地智能体检索和推理大模型(r1/o1/o3)核心技术，岗位职责包括但不限于： 1.针对大推理模型(r1/o1/o3)、端侧大模型、多模态信息检索、AI搜索推荐、检索增强生成(RAG)、个性化内容生成、大模型特征生成等核心难题，负责研发和突破关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展，快速应用到业务中，提出创新信息检索技术，发表高水平论文。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地，包括模型设计、特征工程、效率优化等。 【岗位资源】 1.真实大规模搜推广、用户助手业务场景需求、数据、AI开发平台、计算资源。 2.与知名高校资深老师团队科研合作，提供例行科研沟通合作机会。 3.业界资深研究员带队技术探索、落地、论文写作发表。
1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现，围绕ICL、CoT、记忆机制设计、自进化机制、多智能体协同机制等，优化提升AI智能体效果。 2、设计微调、强化学习、适配算法、调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能。 3、参与智能体的评估与优化，支持并构建产品原型和业务落地，支持小布助手、AI搜索等系统级智能体产品的落地。 4、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。
负责System for AI/AI as System相关预研和落地，岗位职责包括但不限于： 1、负责大模型驱动的系统优化AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型； 2、参与深度学习模型、大语言模型的端侧推理部署优化落地； 3、跟踪与研究System for AI/AI as System相关前沿技术，并提出创新性方案。