夸克算法工程师 - 智能Agent研发
任职要求
我们希望你 1. 具备出色的编程与工程实现能力，精通至少一门主流开发语言（如 C/C++、Java、Python 等）； 2. 在自然语言处理、计算机视觉、多模态建模或通用人工智能等方向具有良好学术基础与实践能力，熟悉深度学习主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）； 3. 对大模型训练、多模态理解、Agent 等有一定了解，有…
工作职责
夸克智能体团队致力于建设高度自主的大规模 AI Agent 系统，基于领先的工程基础与业务生态，已实现多领域多模态智能体的落地应用，在 AI 搜索、医疗健康、知识问答、智能创作、办公效率等核心场景形成深度应用。 我们诚邀具备扎实算法功底与研究潜力的优秀应届毕业生加入，围绕前沿 Agent 技术的进行探索与应用落地,共同推动智能体技术的发展，您将深入参与: 1. Agent 学习与优化：研究并实现前沿 Agent 训练算法，包括但不限于模仿学习、强化学习等，提升 Agent 的自主决策能力; 2. Agent 架构与能力建设：涵盖 Planning、知识检索、工具调用、长短时记忆等核心模块的设计与优化，构建高智能可扩展的 Agent 框架； 3. 多模态交互与理解：基于 LLM 与多模态技术，构建面向复杂场景的智能体交互系统，实现自然的人机协作； 4. 场景化应用与创新：深度结合业务需求，设计适配不同领域的专业 Agent，打造具备长期价值和强劲竞争力的智能助手产品。
1、智能Agent研发 基于 AutoGen 或 LangGraph 框架，设计和实现多智能体（Agent）系统，支持 Agent-to-Agent 协作。 构建物流垂域的智能应用场景，如运输调度、仓储优化、路径规划、订单跟踪与异常处理。 2、系统架构与优化 负责多智能体系统的架构设计、任务分解与交互协议制定。 优化 Agent 的推理链路和交互效率，提升系统的稳定性与可扩展性。 3、模型与数据集成 将大语言模型与物流业务数据（订单、运单、库存、GPS轨迹等）结合，提升智能体的业务理解与决策能力。 参与构建和优化奖励机制、反馈回路，确保 Agent 输出符合业务目标。 4、跨团队协作 与产品、算法、业务团队紧密合作，推动智能Agent在物流场景的落地与迭代。
岗位职责 1、智能Agent研发 基于 AutoGen 或 LangGraph 框架，设计和实现多智能体（Agent）系统，支持 Agent-to-Agent 协作。 构建物流垂域的智能应用场景，如运输调度、仓储优化、路径规划、订单跟踪与异常处理。 2、系统架构与优化 负责多智能体系统的架构设计、任务分解与交互协议制定。 优化 Agent 的推理链路和交互效率，提升系统的稳定性与可扩展性。 3、模型与数据集成 将大语言模型与物流业务数据（订单、运单、库存、GPS轨迹等）结合，提升智能体的业务理解与决策能力。 参与构建和优化奖励机制、反馈回路，确保 Agent 输出符合业务目标。 4、跨团队协作 与产品、算法、业务团队紧密合作，推动智能Agent在物流场景的落地与迭代。
1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。
vivo AI研究院致力于研发业界领先的人工智能技术，通过AI技术创新持续为全球5亿+vivo用户带来无处不在的惊喜和激动人心的智慧体验。 1、负责端侧AI Agent架构研发设计与预研算法落地，包括视觉感知、自动化技能、GUI Agent等方向； 2、根据项目任务计划完成软件高质量编码工作，并对难点进行攻关； 3、持续预研优化高效安全的AI智能体技术，提升服务性能、稳定性和安全可靠性； 4、建设和优化端侧AI能力开放体系，使能系统智能化。