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        "responsibilities": "AI Agent算法实习生（智能创作）-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D15364\n发布时间：2026-08-12\n\n岗位职责\n我们正在寻找优秀的你，参与下一代智能内容创作Agent系统的核心能力研发与产品化落地。核心职责包括：\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、多模态模型和视觉生成模型，构建具备自主规划、多步推理、工具调用、长短期记忆、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，包括图像和视频生成与编辑、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、探索基于Agentic RL的下一代理解、规划、生成、编辑一体化的智能创作模型；\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架构及生成式模型原理，熟悉 PyTorch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算法实习生（智能创作）-【可灵AI专项】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D15364\n发布时间：2026-08-12\n\n岗位职责\n我们正在寻找优秀的你，参与下一代智能内容创作Agent系统的核心能力研发与产品化落地。核心职责包括：\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、多模态模型和视觉生成模型，构建具备自主规划、多步推理、工具调用、长短期记忆、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，包括图像和视频生成与编辑、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、探索基于Agentic RL的下一代理解、规划、生成、编辑一体化的智能创作模型；\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架构及生成式模型原理，熟悉 PyTorch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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