豆包大模型Agent算法工程师-火山方舟

1、Agent的设计与效果优化，训练优化Agent的Driver模型，通过Agent架构优化（工具、上下文管理、编排等）和模型优化（Agentic RL等具体任务的Post-Training），产出效果领先的Agent；

2、设计和开发领先AI应用和解决方案原型，验证产品概念和需求，构建应用评估并优化Agent效果，为火山方舟平台的AI应用提供领先的Agent解决方案；

3、探索Agent Architectures/Structures的上限，在Agent应用研究中最大程度释放模型的能力，以Agent的形式突破现有方法和模型无法解决的问题，做出如AlphaEvolve、Multi-Agent Research System等有影响力的创新工作，识别模型能力缺陷，与Seed深度合作从应用探索反哺基础模型迭代。

1、熟悉Agentic RL的方法，了解Agentic RL Infra（例如CodeRL，Reward System），熟悉模型的Post-Training训练技术，能针对特定模型能力问题进行SFT、RL训练优化；

2、精通Python的编程技能，并有构建生产应用程序的经验，具备在Linux开发环境下的开发能力，熟悉至少一种主流大模型应用框架（如LangGraph、LlamaIndex、OpenAI AgentsSDK、GoogleADK等）；

3、对大模型和Agent有较深入的理解，熟悉常见的LLM实施模式、提示工程、评估框架、检索框架等，了解Agent Architectures/Structures（Multi-Agent、Context Engineering/Management、ReAct/PlanAct/CodeAct），了解Agent相关的交互协议（MCP、A2A、FunctionCall）；

4、具备强大的技术沟通能力，能够创建可扩展的内容（文档、教程、示例代码），同时有较强的项目管理能力和多团队协同能力；熟悉大模型服务，有AI算法相关领域技术背景、AI产品工作经验的优先。