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        "responsibilities": "AI Agent算法专家（智能创作方向）\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13910\n发布时间：2026-07-06\n\n岗位职责\n1、负责智能创作 Agent与AI 内容生产模型的设计与优化。基于大语言模型与多模态模型，构建具备自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）、RAG 增强、多 Agent 协作及复杂 Workflow 编排能力的内容创作系统，覆盖剧本创作、分镜生成、角色设定、视频生成、内容编辑等复杂内容生成流程，持续提升生成效果、可控性与一致性；\n2、负责 AIGC 图像与视频生成算法研发，包括 T2I、I2I、T2V、TI2V、视频编辑、条件控制生成等方向，推动生成模型在内容创作场景中的规模化落地；\n3、探索 Agentic Framework 下的多模态内容创作系统，推动 LLM、VLM、视频生成模型与外部工具深度结合，构建理解、规划、生成、编辑一体化的智能创作 Agent；\n4、与产品、工程团队协同，沉淀可复用的创作 Skill、Workflow 与评测体系，通过数据回流持续优化核心指标。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先；\n2、精通 Python，具备扎实的 C/C++/Go/Java（至少一门）基础，具备优秀的软件工程能力与系统设计能力，追求高质量代码实现；\n3、深入理解 Transformer 架构及大模型（LLM/VLM/Reasoning Model）原理；熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；掌握机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等相关基础理论；\n4、熟悉主流 AIGC 与多模态生成技术，包括但不限于 Stable Diffusion、ControlNet、LoRA、视频生成与编辑等相关方向；\n5、深入理解 Agent 核心范式，包括 Planning、Reasoning、Tool Use、Memory、RAG、Workflow、Multi-Agent 等；熟悉 MCP、Function Calling、Structured Output 等 Agent 生态技术；\n6、具备极强的学习能力与技术热情，对 Agent、AGI 与 AI Native 应用方向有浓厚兴趣；逻辑清晰，具备良好的沟通协作能力与独立推进复杂项目的能力。\n加分项\n1、在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR、ICCV 等顶级会议发表过论文；\n2、在 ACM-ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle 或知名 AI 算法竞赛中获得优异成绩；\n3、为知名开源项目核心贡献者，或在开源社区具备较强影响力；\n4、有 LangChain、AutoGen、MetaGPT、OpenClaw、Hermes Agent 等 Agent Framework / Runtime 的使用或二次开发经验；\n5、有 RLHF/RLVR、Reasoning Model、Agent Fine-tuning、大模型 Post-training 等相关经验优先；\n6、有 AI Native 产品、AI Agent 平台或企业级 Agent Workflow 的 0-1 构建经验优先。",
        "requirements_text": "AI Agent算法专家（智能创作方向）\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D13910\n发布时间：2026-07-06\n\n岗位职责\n1、负责智能创作 Agent与AI 内容生产模型的设计与优化。基于大语言模型与多模态模型，构建具备自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）、RAG 增强、多 Agent 协作及复杂 Workflow 编排能力的内容创作系统，覆盖剧本创作、分镜生成、角色设定、视频生成、内容编辑等复杂内容生成流程，持续提升生成效果、可控性与一致性；\n2、负责 AIGC 图像与视频生成算法研发，包括 T2I、I2I、T2V、TI2V、视频编辑、条件控制生成等方向，推动生成模型在内容创作场景中的规模化落地；\n3、探索 Agentic Framework 下的多模态内容创作系统，推动 LLM、VLM、视频生成模型与外部工具深度结合，构建理解、规划、生成、编辑一体化的智能创作 Agent；\n4、与产品、工程团队协同，沉淀可复用的创作 Skill、Workflow 与评测体系，通过数据回流持续优化核心指标。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先；\n2、精通 Python，具备扎实的 C/C++/Go/Java（至少一门）基础，具备优秀的软件工程能力与系统设计能力，追求高质量代码实现；\n3、深入理解 Transformer 架构及大模型（LLM/VLM/Reasoning Model）原理；熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；掌握机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等相关基础理论；\n4、熟悉主流 AIGC 与多模态生成技术，包括但不限于 Stable Diffusion、ControlNet、LoRA、视频生成与编辑等相关方向；\n5、深入理解 Agent 核心范式，包括 Planning、Reasoning、Tool Use、Memory、RAG、Workflow、Multi-Agent 等；熟悉 MCP、Function Calling、Structured Output 等 Agent 生态技术；\n6、具备极强的学习能力与技术热情，对 Agent、AGI 与 AI Native 应用方向有浓厚兴趣；逻辑清晰，具备良好的沟通协作能力与独立推进复杂项目的能力。\n加分项\n1、在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR、ICCV 等顶级会议发表过论文；\n2、在 ACM-ICPC、NOI/IOI、TopCoder、Kaggle 或知名 AI 算法竞赛中获得优异成绩；\n3、为知名开源项目核心贡献者，或在开源社区具备较强影响力；\n4、有 LangChain、AutoGen、MetaGPT、OpenClaw、Hermes Agent 等 Agent Framework / Runtime 的使用或二次开发经验；\n5、有 RLHF/RLVR、Reasoning Model、Agent Fine-tuning、大模型 Post-training 等相关经验优先；\n6、有 AI Native 产品、AI Agent 平台或企业级 Agent Workflow 的 0-1 构建经验优先。",
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            "Python",
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        "preferred_qualifications": "1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业优先；加分项；5、有 RLHF/RLVR、Reasoning Model、Agent Fine-tuning、大模型 Post-training 等相关经验优先；6、有 AI Native 产品、AI Agent 平台或企业级 Agent Workflow 的 0-1 构建经验优先",
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