主分类：Agent系统开发
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": "大模型智能体架构师（J96390）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",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": "-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-研发新一代Agent架构，实现感知-决策-执行-进化的闭环能力突破\n-构建多智能体协作系统，攻克任务分解、知识共享、动态协调等群体智能难题\n-优化长期记忆与推理机制，实现复杂场景下的自主学习能力与策略泛化\n-推动智能体在百度网盘、百度文库、TeraBox、橙篇等产品场景实现价值闭环，改变十亿级用户产品体验",
"requirements_text": "-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士\n-有成功的智能体开发经验，主导优化过智能体用户体验者优先\n-精通ReAct、AutoGPT等Agent范式及LangChain、AutoGen等开发框架，掌握LLM微调技术（LoRA/P-tuning）与强化学习算法（RFT/PPO/DPO）\n-对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力\n-主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底，顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先",
"skills": [AI生成
"React",
"强化学习",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "有成功的智能体开发经验，主导优化过智能体用户体验者优先；主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底，顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/f8e0697d-c7c6-4e61-894c-c541ae0beb03"
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"posting": {
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"post_date": "2026-01-08",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/f8e0697d-c7c6-4e61-894c-c541ae0beb03"
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"fulltext": "大模型智能体架构师（J96390）\n大模型智能体架构师（J96390）\n\n基础信息\n部门：PSIG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-研发新一代Agent架构，实现感知-决策-执行-进化的闭环能力突破\n-构建多智能体协作系统，攻克任务分解、知识共享、动态协调等群体智能难题\n-优化长期记忆与推理机制，实现复杂场景下的自主学习能力与策略泛化\n-推动智能体在百度网盘、百度文库、TeraBox、橙篇等产品场景实现价值闭环，改变十亿级用户产品体验\n\n职责要求\n-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士\n-有成功的智能体开发经验，主导优化过智能体用户体验者优先\n-精通ReAct、AutoGPT等Agent范式及LangChain、AutoGen等开发框架，掌握LLM微调技术（LoRA/P-tuning）与强化学习算法（RFT/PPO/DPO）\n-对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力\n-主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底，顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先\n-研发新一代Agent架构，实现感知-决策-执行-进化的闭环能力突破\n-构建多智能体协作系统，攻克任务分解、知识共享、动态协调等群体智能难题\n-优化长期记忆与推理机制，实现复杂场景下的自主学习能力与策略泛化\n-推动智能体在百度网盘、百度文库、TeraBox、橙篇等产品场景实现价值闭环，改变十亿级用户产品体验\n-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士\n-有成功的智能体开发经验，主导优化过智能体用户体验者优先\n-精通ReAct、AutoGPT等Agent范式及LangChain、AutoGen等开发框架，掌握LLM微调技术（LoRA/P-tuning）与强化学习算法（RFT/PPO/DPO）\n-对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力\n-主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底，顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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