LLM Agent算法负责人

岗位职责

1. 负责 LLM Agent 算法团队的建设与管理，制定团队目标和阶段性计划，做好人才招聘、培养、绩效反馈与梯队建设，提升团队整体交付能力。
2. 制定 Agent 算法方向的中长期技术规划，结合业务目标确定优先级，推动关键技术预研、方案评审和产品落地。
3. 带领团队设计和优化 Agent Loop，包括任务理解与拆解、规划、记忆与上下文管理、工具调用、状态跟踪、结果校验、异常恢复及终止策略，提升任务完成率、可靠性和执行效率。
4. 带领团队探索 Agent 自进化机制，建设从轨迹采集、经验总结、记忆更新、策略改进到效果验证的闭环，推动 Agent 从交互反馈和执行结果中持续提升。
5. 推动 Agentic RL 方向的研究与落地，包括环境与任务设计、奖励建模、在线或离线强化学习、长程任务信用分配及策略优化，提升 Agent 在复杂、多步骤任务中的决策能力。
6. 建设 Agent 数据与评测体系，推动评测基准、实验规范和线上指标建设，覆盖任务成功率、鲁棒性、工具使用质量、成本、时延及安全性。
7. 协同产品、工程及业务团队，推动算法方案从研究验证走向规模化部署；建立有效的跨团队协作机制，及时识别并解决项目推进中的关键问题。
8. 跟踪大模型、Agent 和强化学习领域的技术进展，评估其业务价值与落地条件，推动团队持续改进算法效果和系统能力。

任职要求

1. 在机器学习、自然语言处理、大模型或强化学习相关方向有扎实积累，有将算法研究转化为实际系统能力的经验。
2. 具备3年以上算法团队管理经验，有团队招聘、培养、目标管理和项目交付经验；能够建设高效协作的团队。
3. 有负责重要技术方向或复杂项目的经验，能够制定技术路线、明确优先级，协调资源并推动团队达成目标。
4. 熟悉 LLM Agent 核心机制，具备 Agent Loop 设计或优化经验，理解规划、工具调用、记忆、状态管理、反思及多 Agent 协作等关键问题。
5. 熟悉至少一种大模型训练或对齐方法，如 SFT、DPO、PPO、GRPO 等；具备 Agentic RL 或相关强化学习项目经验者优先。
6. 具备复杂任务数据构建与评测经验，能够设计任务环境、奖励或评估指标，并通过实验分析定位系统瓶颈。
7. 熟练使用 Python，熟悉主流深度学习框架及大模型训练、推理或服务化流程，能够带领团队与工程团队协作解决落地问题。
8. 有 Agent 自进化、长程任务、多工具协同、代码 Agent或企业级 Agent 系统的设计与落地经验者优先。
9. 具备良好的沟通协作能力和技术判断力，能够把握技术方向、推动跨团队合作，并对团队交付结果负责。
10. 在机器学习、自然语言处理、强化学习或大模型相关领域，以主要作者身份在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、NAACL 等国际顶级学术会议发表过论文；有与 Agent、Agentic RL 或大模型相关的代表性研究成果者优先。

部门

AIoT产品事业部

职位类型

技术