叠纸游戏LLM Agent算法工程师
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、机器学习、软件开发、数学等相关专业优先，3年以上相关工作经验； 2. 具备编程技能、数据结构和算法知识，熟练掌握C++/Python编程语言； 3. 关注且熟悉前沿大语言模型动态，能深入理解工作原理与场景； 4. 具…
工作职责
1. 研究前沿的大型语言模型（LLM）技术，包括但不限于：大型语言模型及其微调技术、检索增强生成（RAG）、提示工程和基于知识的对话系统等； 2. 提升基础模型的整体性能，涵盖数据获取、模型评估、监督微调（SFT）、奖励建模及强化学习等； 3. 持续推动大型语言模型的核心技术发展，不断优化理解、推理和生成能力； 4. 与跨功能团队合作，将先进的LLM解决方案集成推动。
职位描述 跟进AI Agent领域最新技术动态，围绕LLM大模型、Agent框架、LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理）、优化复杂查询的Deep Research模式、长期记忆机制、自动化数据合成、指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术，持续推动算法创新与落地。 开展LLM Agent技术研发，构建端到端Agent系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，推动相关技术研究与算法落地，提升用户体验。
职位描述: 面向高德“小高老师”AI搜&对话场景，满足用户出行、打车、信息获取等各类需求，目标做出业界顶尖的Agent智能体； 跟进AI Agent领域最新技术动态，围绕LLM大模型、Agent框架、LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理）、优化复杂查询的Deep Research模式、Memory机制、RAG技术、自动化数据合成、指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术，持续推动算法创新与落地； 开展LLM Agent技术研发，构建端到端Agent系统，涵盖意图识别、多场景工具调用、结果生成与偏好对齐，推动相关技术研究与算法落地，提升用户体验。
职位亮点： 参与下一代 AI驱动的软件测试系统研发，构建基于大模型的 Test Agent，实现软件测试流程的自动化与智能化。探索通过大模型、Agent等技术实现 接口测试自动化、测试用例生成、复杂系统测试自动执行 等能力，推动 AI 在软件工程与测试领域的落地应用。 团队关注 AI4SE（AI for Software Engineering）、Agent、大模型等前沿技术方向，鼓励技术创新和论文发表。 岗位职责 1、参与基于大模型的 Test Agent / AI测试系统 研发，构建能够自动执行软件测试任务的智能Agent。 2、研究并实现 AI驱动的软件自动化测试技术，包括但不限于：前后端自动化测试、测试用例自动生成、测试流程自动执行、测试覆盖率与系统行为分析 3、结合 LLM、RAG、Agent、工具调用等技术，构建智能化的软件测试平台。 4、参与设计 自动化测试框架与系统架构，提升测试效率与质量。 5、持续跟踪 AI4SE、大模型、Agent等领域的前沿技术，并将研究成果应用到实际产品中。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 1、跟进AI Agent领域最新技术动态，围绕LLM大模型、Agent框架、LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理）、优化复杂查询的Deep Research模式、长期记忆机制、自动化数据合成、指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术，持续推动算法创新与落地； 2、开展LLM Agent技术研发，构建端到端Agent系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，推动相关技术研究与算法落地，提升用户体验。