主分类:AI模型评测工程
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能体算法工程师(J100977)",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "PSIG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术,业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学、信息安全等相关专业本科及以上在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-参与百度 PSIG 统一评估中台建设,协助支持文库、网盘等核心业务场景下的 AIGC 能力评估工作\n-协助整理和维护评估任务、评估数据、评估指标及评测流程,参与沉淀标准化评估方法和工具\n-基于 Agent Skills、Prompt、RAG、Tool Use 等技术,协助搭建和优化自动化测评智能体,支持对不同 AIGC 业务能力的评估验证\n-参与多模型、多任务、多场景的评测实验,完成实验配置、结果收集、数据分析和报告整理等工作\n-协助研发同学进行 Agent 相关能力的调研与实验,包括长期记忆、推理链路、多智能体协作、Agentic Workflow 等方向\n-参与评估框架和工具链的日常开发与维护,协助完成评测脚本、数据处理脚本、可视化分析工具等模块建设\n-跟进大模型、智能体、多模态评估等前沿技术进展,参与技术调研、竞品分析和内部分享",
"requirements_text": "-计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学、信息安全等相关专业本科及以上在读,具备较扎实的编程基础\n-熟悉 Python 编程,能够独立完成数据处理、脚本开发、接口调用、实验分析等基础研发工作\n-了解大模型基本概念,如 Prompt、RAG、Agent、Tool Use、Function Calling 等,有相关项目或课程实践经验者优先\n-对智能体、AIGC、LLM 应用、模型评估等方向有兴趣,具备较强的学习意愿和技术好奇心\n-了解常见机器学习、深度学习基础知识,有模型训练、推理、评估或数据分析经验者优先\n-具备良好的逻辑思维和问题拆解能力,能够在导师指导下完成实验设计、结果分析和问题定位\n-具备良好的沟通能力和团队协作意识,能够清晰记录实验过程、整理评估结论,并与研发、产品等角色协同推进工作\n-使用过 LangChain、Opencode、Dify、Coze 等 Agent 或 LLM 应用开发框架\n-参与过大模型评测、Prompt 优化、RAG 系统、智能体工具调用等相关项目\n-有文本、图像、视频、音频等多模态数据处理或评估经验\n-熟悉 Git、Linux、API 调用、数据标注或自动化测试流程",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"机器学习",
"深度学习",
"数据分析",
"数据标注",
"模型训练",
"自动化测试",
"团队协作",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "了解大模型基本概念,如 Prompt、RAG、Agent、Tool Use、Function Calling 等,有相关项目或课程实践经验者优先;了解常见机器学习、深度学习基础知识,有模型训练、推理、评估或数据分析经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"post_date": "2026-09-09",
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "智能体算法工程师(J100977)\n智能体算法工程师(J100977)\n\n基础信息\n部门:PSIG\n地点:北京市\n项目:日常实习项目\n类别:技术\n招聘人数:5\n发布时间:2026-09-10\n\n工作职责\n-参与百度 PSIG 统一评估中台建设,协助支持文库、网盘等核心业务场景下的 AIGC 能力评估工作\n-协助整理和维护评估任务、评估数据、评估指标及评测流程,参与沉淀标准化评估方法和工具\n-基于 Agent Skills、Prompt、RAG、Tool Use 等技术,协助搭建和优化自动化测评智能体,支持对不同 AIGC 业务能力的评估验证\n-参与多模型、多任务、多场景的评测实验,完成实验配置、结果收集、数据分析和报告整理等工作\n-协助研发同学进行 Agent 相关能力的调研与实验,包括长期记忆、推理链路、多智能体协作、Agentic Workflow 等方向\n-参与评估框架和工具链的日常开发与维护,协助完成评测脚本、数据处理脚本、可视化分析工具等模块建设\n-跟进大模型、智能体、多模态评估等前沿技术进展,参与技术调研、竞品分析和内部分享\n\n职责要求\n-计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学、信息安全等相关专业本科及以上在读,具备较扎实的编程基础\n-熟悉 Python 编程,能够独立完成数据处理、脚本开发、接口调用、实验分析等基础研发工作\n-了解大模型基本概念,如 Prompt、RAG、Agent、Tool Use、Function Calling 等,有相关项目或课程实践经验者优先\n-对智能体、AIGC、LLM 应用、模型评估等方向有兴趣,具备较强的学习意愿和技术好奇心\n-了解常见机器学习、深度学习基础知识,有模型训练、推理、评估或数据分析经验者优先\n-具备良好的逻辑思维和问题拆解能力,能够在导师指导下完成实验设计、结果分析和问题定位\n-具备良好的沟通能力和团队协作意识,能够清晰记录实验过程、整理评估结论,并与研发、产品等角色协同推进工作\n-使用过 LangChain、Opencode、Dify、Coze 等 Agent 或 LLM 应用开发框架\n-参与过大模型评测、Prompt 优化、RAG 系统、智能体工具调用等相关项目\n-有文本、图像、视频、音频等多模态数据处理或评估经验\n-熟悉 Git、Linux、API 调用、数据标注或自动化测试流程\n-参与百度 PSIG 统一评估中台建设,协助支持文库、网盘等核心业务场景下的 AIGC 能力评估工作\n-协助整理和维护评估任务、评估数据、评估指标及评测流程,参与沉淀标准化评估方法和工具\n-基于 Agent Skills、Prompt、RAG、Tool Use 等技术,协助搭建和优化自动化测评智能体,支持对不同 AIGC 业务能力的评估验证\n-参与多模型、多任务、多场景的评测实验,完成实验配置、结果收集、数据分析和报告整理等工作\n-协助研发同学进行 Agent 相关能力的调研与实验,包括长期记忆、推理链路、多智能体协作、Agentic Workflow 等方向\n-参与评估框架和工具链的日常开发与维护,协助完成评测脚本、数据处理脚本、可视化分析工具等模块建设\n-跟进大模型、智能体、多模态评估等前沿技术进展,参与技术调研、竞品分析和内部分享\n-计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学、信息安全等相关专业本科及以上在读,具备较扎实的编程基础\n-熟悉 Python 编程,能够独立完成数据处理、脚本开发、接口调用、实验分析等基础研发工作\n-了解大模型基本概念,如 Prompt、RAG、Agent、Tool Use、Function Calling 等,有相关项目或课程实践经验者优先\n-对智能体、AIGC、LLM 应用、模型评估等方向有兴趣,具备较强的学习意愿和技术好奇心\n-了解常见机器学习、深度学习基础知识,有模型训练、推理、评估或数据分析经验者优先\n-具备良好的逻辑思维和问题拆解能力,能够在导师指导下完成实验设计、结果分析和问题定位\n-具备良好的沟通能力和团队协作意识,能够清晰记录实验过程、整理评估结论,并与研发、产品等角色协同推进工作\n-使用过 LangChain、Opencode、Dify、Coze 等 Agent 或 LLM 应用开发框架\n-参与过大模型评测、Prompt 优化、RAG 系统、智能体工具调用等相关项目\n-有文本、图像、视频、音频等多模态数据处理或评估经验\n-熟悉 Git、Linux、API 调用、数据标注或自动化测试流程",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T015",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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