蚂蚁金服蚂蚁国际-AI大模型智能体工程师-EPOS
任职要求
1. 具备面向生产环境的 AI Agent 构建经验，应用场景包括客户服务、销售、运营、效率工具或工作流自动化等 2. 有开源 AI 项目贡献经验，或在 AI/机器学习领域发表过论文者优先 3. 熟悉 LLM 训练及推理框架，如 Verl，Megatron、vLLM…
工作职责
1. 负责项目的端到端交付，包括业务需求分析、方案架构设计 2. Agent 交付： 具备行业场景 AI Agent 的设计、开发和效果优化经验者优先；具备良好的英文沟通能力者优先 3. Agent 平台与智能体建设： 主导业界先进 Agent 范式、上下文工程（Context Engineering）以及 Agent 效果优化工具链的落地与建设；具备模型训练所需的数据标注、合成数据生成等相关经验者更具优势 4. 深入理解大语言模型全技术栈，包括数据处理、模型训练/微调训练、推理部署以及模型评测等环节；具备扎实的算法或工程能力，能够快速跟进前沿技术并推动生产落地，对整个 AI 技术链路具备系统性的理解和持续优化能力 5. 具备优秀的动手实践能力（Hands-on），拥有较强的主人翁意识和责任感，能够主动推动项目落地并对结果负责 6. 负责线上生产系统的运行与维护，协调快速定位和解决线上问题，保障系统的稳定性和可靠性
1.负责腾讯自研龙虾WorkBuddy/腾讯AI IDE CodeBuddy产品质量保障及AI评测工作，推动产品质量体系，生成效果提升； 2.负责大语言模型（LLM）及Agent系统的评测体系设计与持续演进，覆盖模型能力评测、Agent任务评测、端到端产品功能评测等，构建Benchmark； 3.跟踪业界评测基准动态（如 SWE-bench、HumanEval、MMLU、AgentBench 等），结合业务场景进行适配与创新； 4.从无到有参与产品AI评测算法、评测标准和评测流程制定，构建评测集、评测执行器，推进评测刚才体系建设。
1、从事大模型智能体（LLM Agent）的研究； 2、为大模型设计新的记忆系统、工具利用、环境交互、规划、反思等机制，探索复杂任务中的强化学习方法，扩展大模型解决复杂问题的能力边界； 3、开发和优化智能创作Agent，提升其指令遵从能力、安全性和创作能力，打造行业领先的智能创作Agent； 4、前沿算法技术的持续跟踪和创新，包括但不限于代码生成、视频创作、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域； 5、参与孵化与智能体技术相关的新产品。
1. 主导大模型推理性能优化：通过算子优化、模型压缩/量化/稀疏化、推理引擎开发及分布式系统设计等技术手段，全面提升大模型在GPU/PPU等异构硬件上的推理速度、系统效率与部署性价比。 2. 开展软硬协同的深度调优：针对不同架构和规模的AI加速硬件（如GPU、专用AI芯片），对KV Cache管理、内存调度、计算图优化等核心模块进行定制化性能调优，突破算力与访存瓶颈。 3. 支撑多模态与前沿模型架构落地：参与大模型推理系统的核心模块研发，支持Transformer、MoE、Diffusion、LLM、VLM等多种架构的高性能推理，并与算法、产品及业务团队紧密协作，实现端到端场景优化。 4. 构建高性能AI基础设施：基于软硬件协同理念，打造业界优秀的AI推理底座，通过融合模型算法与底层硬件特性，释放组合优化潜力，形成显著的性能与成本优势。 5. 追踪和引领技术前沿：持续关注大模型推理领域的新研究成果与开源生态，推动技术创新与工程落地，发掘软硬结合的技术创新，强化技术壁垒与商业竞争力。