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2027AIDU-Agent应用全栈工程师(J99974)

未披露 · 北京市 · 百度

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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        "requirements_text": "不满足于“调用 API”,而是想重新定义软件如何被构建(Software 2.0 / Agent-first)\n    对“让 AI 像人一样完成复杂任务”这件事有执念\n    喜欢动手做实验、快速迭代,而不是只停留在论文或概念\n    愿意在一个高速变化、没有标准答案的领域中探索\n    \n    深度使用过大模型(如 GPT / Claude / Gemini 等),理解其能力边界与局限性\n    做过 AI Agent / 自动化工具 / 智能助手相关项目(课程 / 自发项目均可)\n    使用过任一 Agent 框架(如 LangChain / LlamaIndex /  AutoGen / CrewAI 等)\n    对“如何让 AI 完成复杂任务”有强烈兴趣,甚至有自己的方法论或实验\n\n招聘部门:健康事业部",
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    "fulltext": "2027AIDU-Agent应用全栈工程师(J99974)\n2027AIDU-Agent应用全栈工程师(J99974)\n\n基础信息\n地点:北京市\n项目:AIDU项目\n类别:技术\n招聘人数:0\n发布时间:2026-07-21\n\n工作职责\n1. 构建下一代基于大模型的 Autonomous Agent 系统,让 AI 从“对话工具”进化为“可执行任务的智能体”;\n2. 设计复杂任务的  规划(Planning)—执行(Acting)—反思(Reflection)闭环,提升 Agent 的自主决策能力;\n3.搭建 Agent 的核心能力体系,包括: Tool / API  调用(函数调用体系)、长短期记忆(Memory)机制、多轮推理与状态管理(Reasoning & State);\n4. 探索并落地 多Agent协作(Multi-Agent  Systems),解决复杂业务问题(如自动化流程、复杂决策、智能运营等);\n5. 深度参与 RAG(检索增强生成)+ Agent  融合架构设计,构建具备知识理解与行动能力的系统,推动 Agent 在真实场景中的应用落地(如搜索、医疗、企业服务、数据分析、自动化办公等)参与 Agent  系统的评测体系建设(Eval),优化智能体的:成功率 / 稳定性、成本(Token / 调用)、延迟与用户体验;\n5. 持续跟踪前沿方向(如 Tool  Learning、Self-Improvement、长期记忆、World Model、多模态 Agent),并进行工程化落地。\n\n职责要求\n不满足于“调用 API”,而是想重新定义软件如何被构建(Software 2.0 / Agent-first)\n    对“让 AI 像人一样完成复杂任务”这件事有执念\n    喜欢动手做实验、快速迭代,而不是只停留在论文或概念\n    愿意在一个高速变化、没有标准答案的领域中探索\n    \n    深度使用过大模型(如 GPT / Claude / Gemini 等),理解其能力边界与局限性\n    做过 AI Agent / 自动化工具 / 智能助手相关项目(课程 / 自发项目均可)\n    使用过任一 Agent 框架(如 LangChain / LlamaIndex /  AutoGen / CrewAI 等)\n    对“如何让 AI 完成复杂任务”有强烈兴趣,甚至有自己的方法论或实验\n\n招聘部门:健康事业部\n1. 构建下一代基于大模型的 Autonomous Agent 系统,让 AI 从“对话工具”进化为“可执行任务的智能体”;\n2. 设计复杂任务的  规划(Planning)—执行(Acting)—反思(Reflection)闭环,提升 Agent 的自主决策能力;\n3.搭建 Agent 的核心能力体系,包括: Tool / API  调用(函数调用体系)、长短期记忆(Memory)机制、多轮推理与状态管理(Reasoning & State);\n4. 探索并落地 多Agent协作(Multi-Agent  Systems),解决复杂业务问题(如自动化流程、复杂决策、智能运营等);\n5. 深度参与 RAG(检索增强生成)+ Agent  融合架构设计,构建具备知识理解与行动能力的系统,推动 Agent 在真实场景中的应用落地(如搜索、医疗、企业服务、数据分析、自动化办公等)参与 Agent  系统的评测体系建设(Eval),优化智能体的:成功率 / 稳定性、成本(Token / 调用)、延迟与用户体验;\n5. 持续跟踪前沿方向(如 Tool  Learning、Self-Improvement、长期记忆、World Model、多模态 Agent),并进行工程化落地。\n不满足于“调用 API”,而是想重新定义软件如何被构建(Software 2.0 / Agent-first)\n    对“让 AI 像人一样完成复杂任务”这件事有执念\n    喜欢动手做实验、快速迭代,而不是只停留在论文或概念\n    愿意在一个高速变化、没有标准答案的领域中探索\n    \n    深度使用过大模型(如 GPT / Claude / Gemini 等),理解其能力边界与局限性\n    做过 AI Agent / 自动化工具 / 智能助手相关项目(课程 / 自发项目均可)\n    使用过任一 Agent 框架(如 LangChain / LlamaIndex /  AutoGen / CrewAI 等)\n    对“如何让 AI 完成复杂任务”有强烈兴趣,甚至有自己的方法论或实验\n\n招聘部门:健康事业部",
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