主分类：Agent系统开发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "千问事业部-大模型应用算法工程师（Agent 方向）-北京",
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"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company_description": "夸克提供AI搜索等人工智能应用服务。"
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"degree": "计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "1. 负责广告平台投放 Agent业务的研究、设计与落地，构建具备规划、执行、反馈、迭代能力的智能投放 Agent，推动广告投放从人工操作走向全链路自动化与智能化。\n2. 负责以 Skills 为核心的 Agent 自主进化体系建设，构建 Agent记忆、经验、任务复盘系统与知识固化机制，使业务 Agent 能够从历史任务、人工反馈、线上结果和异常案例中持续学习与改进。\n3. 构建面向业务 Agent 的 Harness 基础设施，包括上下文工程、任务规划与执行、多 Agent 协作机制、评测与观测体系、HITL人机协同、安全约束与异常兜底机制等。\n4. 负责 Agent进化相关的大模型后训练与强化学习前沿研究，持续提升模型在业务场景下的决策、规划与执行能力。\n5. 与产品、工程、运营等团队深度协同，将模糊业务问题抽象为可评估、可迭代、可规模化的 Agent技术方案。",
"requirements_text": "1. 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，3 年以上算法研发或agent落地经验；\n2. 具备扎实的编程与工程能力，精通 Python，熟悉 Agno 等 Agent 相关框架中的一种或多种，能够独立完成从算法原型到线上系统的工程落地。\n3. 深入理解Agent Harness核心机制，能够针对真实业务场景设计稳定、可控、可观测、可迭代的 Agent 解决方案。\n4. 熟悉大模型后训练方法，包括 SFT、各类前沿RL算法、数据构造与评估体系等；\n5. 具备优秀的业务理解、问题拆解、系统设计、跨团队沟通和文档沉淀能力，能够在不确定场景下快速验证技术方向，并推动方案在真实业务中稳定落地。\n6. 加分项：\n○ 有复杂 Agent 系统落地、复杂决策系统经验、广告投放诊断或策略优化相关经验者优先。\n○ 有高星开源项目、Agent Framework、Agent智能化系统贡献经验。",
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"Python",
"广告投放",
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"fulltext": "千问事业部-大模型应用算法工程师（Agent 方向）-北京\n千问事业部-大模型应用算法工程师（Agent 方向）-北京\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1. 负责广告平台投放 Agent业务的研究、设计与落地，构建具备规划、执行、反馈、迭代能力的智能投放 Agent，推动广告投放从人工操作走向全链路自动化与智能化。\n2. 负责以 Skills 为核心的 Agent 自主进化体系建设，构建 Agent记忆、经验、任务复盘系统与知识固化机制，使业务 Agent 能够从历史任务、人工反馈、线上结果和异常案例中持续学习与改进。\n3. 构建面向业务 Agent 的 Harness 基础设施，包括上下文工程、任务规划与执行、多 Agent 协作机制、评测与观测体系、HITL人机协同、安全约束与异常兜底机制等。\n4. 负责 Agent进化相关的大模型后训练与强化学习前沿研究，持续提升模型在业务场景下的决策、规划与执行能力。\n5. 与产品、工程、运营等团队深度协同，将模糊业务问题抽象为可评估、可迭代、可规模化的 Agent技术方案。\n\n职位要求\n1. 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，3 年以上算法研发或agent落地经验；\n2. 具备扎实的编程与工程能力，精通 Python，熟悉 Agno 等 Agent 相关框架中的一种或多种，能够独立完成从算法原型到线上系统的工程落地。\n3. 深入理解Agent Harness核心机制，能够针对真实业务场景设计稳定、可控、可观测、可迭代的 Agent 解决方案。\n4. 熟悉大模型后训练方法，包括 SFT、各类前沿RL算法、数据构造与评估体系等；\n5. 具备优秀的业务理解、问题拆解、系统设计、跨团队沟通和文档沉淀能力，能够在不确定场景下快速验证技术方向，并推动方案在真实业务中稳定落地。\n6. 加分项：\n○ 有复杂 Agent 系统落地、复杂决策系统经验、广告投放诊断或策略优化相关经验者优先。\n○ 有高星开源项目、Agent Framework、Agent智能化系统贡献经验。\n1. 负责广告平台投放 Agent业务的研究、设计与落地，构建具备规划、执行、反馈、迭代能力的智能投放 Agent，推动广告投放从人工操作走向全链路自动化与智能化。\n2. 负责以 Skills 为核心的 Agent 自主进化体系建设，构建 Agent记忆、经验、任务复盘系统与知识固化机制，使业务 Agent 能够从历史任务、人工反馈、线上结果和异常案例中持续学习与改进。\n3. 构建面向业务 Agent 的 Harness 基础设施，包括上下文工程、任务规划与执行、多 Agent 协作机制、评测与观测体系、HITL人机协同、安全约束与异常兜底机制等。\n4. 负责 Agent进化相关的大模型后训练与强化学习前沿研究，持续提升模型在业务场景下的决策、规划与执行能力。\n5. 与产品、工程、运营等团队深度协同，将模糊业务问题抽象为可评估、可迭代、可规模化的 Agent技术方案。\n1. 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，3 年以上算法研发或agent落地经验；\n2. 具备扎实的编程与工程能力，精通 Python，熟悉 Agno 等 Agent 相关框架中的一种或多种，能够独立完成从算法原型到线上系统的工程落地。\n3. 深入理解Agent Harness核心机制，能够针对真实业务场景设计稳定、可控、可观测、可迭代的 Agent 解决方案。\n4. 熟悉大模型后训练方法，包括 SFT、各类前沿RL算法、数据构造与评估体系等；\n5. 具备优秀的业务理解、问题拆解、系统设计、跨团队沟通和文档沉淀能力，能够在不确定场景下快速验证技术方向，并推动方案在真实业务中稳定落地。\n6. 加分项：\n○ 有复杂 Agent 系统落地、复杂决策系统经验、广告投放诊断或策略优化相关经验者优先。\n○ 有高星开源项目、Agent Framework、Agent智能化系统贡献经验。",
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