蔚来实习-AI智能体算法工程师
任职要求
1. 2026届获得硕士及以上学历，计算机、数学等相关专业； 2. 专业基础扎实，熟练掌握GNN、LSTM、Transformer等算法，对于TransE、TransH等图谱关系挖掘算法熟悉。对于基于大模型的知识图谱挖掘算法、基于强化学习的Agent推理算法比较熟悉 3. 熟练掌握C、SQL、Python等编程语言；良好的英语听、说、读、写能力； 4. 对新技术发展有较深的认识和敏感度，能够在短时间内上手新工具、新工作； 5. 具备较强的逻辑思维能力、独立解决问题的能力；为人真诚，具备高度责任感、良好的跨部门沟通和团队协作能力。 6. 在校期间有知识图谱相关项目经验优先
工作职责
1..协助团队做AI智能体的知识挖掘相关的算法工作，涉及到非结构化数据的实体识别和关系抽取，以及图推理和图查询算法的开发。 2. 协助团队做知识打标工作中的无监督、半监督算法的开发，提升数据打标的效率。 3. 协助团队构建实验流程，包括但不限于，梳理数据标注逻辑、工具需求，验证和评估实验回收数据，并总结成工具需求。 4. 协助团队做算法调研，包括但不限于，整理相关领域算法当前SOTA的实现或者文章，并做对比分析。
1、负责低代码平台与AI大模型应用场景落地（D2C、AI生成业务流程代码等），采用先进的算法工程方法，打造下一代AI低代码研发体系； 2、负责AI基建智能体研发平台的建设，赋能业务高效实现（无代码/低代码）AI业务应用的搭建； 3、探索AI For SE的前沿技术，结合前沿技术和创新想法能快速的进行产品化的落地。
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的架构设计、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、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，重点突破复杂推理、数据洞察、AI搜索、文案创作、图像连续编辑等方向的应用创新； 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，打造业内领先的AI Agent技术方案。
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。
在当前业界的搜索推荐系统中，召回、粗排、精排、重排、混排等算法已有相对成熟的一套框架推动搜推业务进入深水区。AI的发展为搜推场景注入了新的可能性，具体来说，我们希望同学加入解决以下业务问题： 1. AI对搜推场景的算法优化 a. 通过大模型（LLM、多模态大模型）的推理能力、世界知识能力，提升对用户的理解。 b. 通过大模型（LLM、多模态大模型）SFT、RL、RAG等技术手段，实现对用户需求更好的承接。 c. 研究大模型和经典搜推算法的融合方案，提升场景整体效果和用户体验。 d. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用。 2. 下一代AI搜推系统构建 a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署。 b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用。