大语言模型AI搜索Agent算法工程师-Seed

1、深入探索LLM在搜索场景中的推理能力与深度研究（Deep Research）模式，优化信息整合与总结效果，打造高效、精准的智能搜索产品，推动AI技术在实际应用中的突破；

2、AI搜索总结Agent研发：

1）设计并实现基于LLM的搜索总结Agent，提升搜索结果的理解、推理与结构化总结能力；

2）探索LLM Reasoning技术（如思维链、多步推理），优化复杂查询的Deep Research模式，实现长文本理解与跨文档信息融合；

3）构建端到端系统，涵盖意图识别、知识检索、结果生成与偏好对齐，提升用户体验；

3、模型优化及应用：

1）通过指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术优化模型在搜索场景的适应性；

2）探索多模态信息（文本、代码、结构化数据）融合的搜索与生成技术；

3）研究未来生活中的创新应用场景（如个性化知识助手、自动化研究工具），探索技术边界。

1、硕士研究生及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关领域；

2、精通PyTorch/TensorFlow等框架，具备大规模语言模型（如GPT、LLaMA等）训练与优化经验；

3、熟悉检索增强生成（RAG）、Agent架构、搜索算法（如倒排索引、语义检索）等技术或熟悉Prompt Engineering、微调对齐技术，对搜索场景的Query理解与结果生成有深入理解；

4、具备高性能计算（HPC）经验，熟悉分布式训练、模型压缩与推理加速技术；

5、加分项：在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM或搜索相关论文；有开源项目（如LangChain、AutoGPT）贡献或独立AI Agent开发经验；熟悉多模态模型（如GPT-4V）或强化学习（RL）者优先。