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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:jd:212688

AI Agent 平台高级算法工程师

未披露 · 北京市 · 京东集团

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "AI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
        "requirements_text": "AI Agent 平台高级算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:北京市\n所属部门:京东集团\n发布时间:2026-03-04\n\n岗位职责\n职位概览\n你将加入京东 AI 核心技术团队,负责构建支撑百万级业务调用的 AI Agent 平台底层算法引擎。你不仅要解决大模型在复杂业务流中的稳定性与执行力问题,还需攻克多模态感知、长短期记忆、自主规划等前沿技术,支撑业务人员零门槛构建“世界一流”的智能体应用。\n核心职责\nAgent 决策引擎研发: 负责基于 LLM 的规划(Planning)与决策算法,优化 ReAct、CoT、ToT 等框架,提升 Agent 在复杂、多步骤业务场景下的成功率与鲁棒性。\nRAG 与知识工程: 研发高性能的检索增强生成(RAG)系统,优化向量检索、重排序(Rerank)及长文本处理算法,确保 Agent 具备精准的业务知识边界。\n工具学习与调用(Function Calling): 优化模型对 API 调用的理解与参数提取能力,解决多工具组合下的冲突与幻觉问题,提升 Agent 对复杂外部系统的操控精度。\n模型微调与蒸馏: 针对 Agent 场景进行 SFT、RLHF 或 DPO 微调,提升模型在特定任务(如代码生成、逻辑推理、指令遵循)上的表现,并实现高性能推理部署。\n评估与自进化体系: 构建 Agent 自动评估框架,利用模拟器(Simulator)或 LLM-as-a-judge 机制实现算法的快速迭代与线上自演化。\n\n任职要求\n任职要求\n教育背景: 计算机、数学、自动控制等相关专业硕士及以上学历,扎实的算法与数据结构基础。\n技术积淀: 深厚的大模型(LLM)理论基础,熟悉 PyTorch/DeepSpeed 等主流框架,有大规模参数模型微调或推理优化经验。\n实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先。\n工程素养: 具备优秀的 Coding 能力,能将前沿论文快速转化为高效、稳定的生产代码,关注算法的线上性能与响应时延。\n加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩。\n符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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        "preferred_qualifications": "实战经验: 熟悉 LangChain、AutoGPT 或 LangGraph 等开源框架底层原理,有实际 Agent 落地案例或复杂多模态项目经验者优先;加分项: 在 ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过论文,或在 Kaggle、ACM 竞赛中获得优异成绩",
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