JD数据
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"job": {
"job_title": "Agent自我学习进化与多Agent群体智能研究-阿里星/C-Star",
"job_level": "阿里巴巴2027届应届生",AI生成
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"department": "千问事业部",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"responsibilities": "Agent自我学习进化与多Agent群体智能研究-阿里星/C-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n你将深度参与到千问核心Agent能力的技术探索和业务落地实践,围绕Agent能力的建设上探索面向未来的空间:\n1、前沿算法研究: 持续对多智能体协同场景的前沿技术进行探索,设计并实现高效的 Agent 通信、规划、路由和强化学习训练算法;\n2、系统架构设计: 探索支持异构 Agent 协作的底层框架,解决复杂任务场景下的任务拆解、角色自适应演进及群体记忆管理等核心问题;\n3、模型进化探索: 研究基于群体协作反馈的自我进化机制,探索从单体智能向群体智能涌现的技术路径;\n4、落地与复现: 持续跟踪学界/业界Agent方向最新进展,推动最新成果在实际业务场景中的落地;\n5、学术和行业影响力打造,输出专利和论文,树立行业技术标杆,引领Agent方向技术潮流。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历(博士优先);\n2、具有扎实的 NLP、强化学习(RL)、LLM和Agent背景基础;\n3、精通大模型原理与应用(如Transformer架构、预训练与微调技术);\n4、熟练掌握Python及TensorFlow/PyTorch等深度学习框架;\n5、熟悉主流 Agent 框架(如 LangChain, AutoGen, MetaGPT, OpenClaw 等),有底层源码修改或二次开发经验者优先;\n6、在AI顶会(如ACL, ICLR, NeurIPS, ICML等)发表过 Agent 或 LLM 相关论文者优先;\n7、参与过开源大模型或通用Agent相关项目,有开源社区贡献者优先;\n8、对 AGI 充满热情,具备极强的探索欲和解决不确定性问题的能力;\n9、良好的逻辑思维能力和团队协作精神,能够快速理解并拆解复杂的业务需求。\n\n在招业务\n千问事业部",
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"fulltext": "Agent自我学习进化与多Agent群体智能研究-阿里星/C-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n你将深度参与到千问核心Agent能力的技术探索和业务落地实践,围绕Agent能力的建设上探索面向未来的空间:\n1、前沿算法研究: 持续对多智能体协同场景的前沿技术进行探索,设计并实现高效的 Agent 通信、规划、路由和强化学习训练算法;\n2、系统架构设计: 探索支持异构 Agent 协作的底层框架,解决复杂任务场景下的任务拆解、角色自适应演进及群体记忆管理等核心问题;\n3、模型进化探索: 研究基于群体协作反馈的自我进化机制,探索从单体智能向群体智能涌现的技术路径;\n4、落地与复现: 持续跟踪学界/业界Agent方向最新进展,推动最新成果在实际业务场景中的落地;\n5、学术和行业影响力打造,输出专利和论文,树立行业技术标杆,引领Agent方向技术潮流。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历(博士优先);\n2、具有扎实的 NLP、强化学习(RL)、LLM和Agent背景基础;\n3、精通大模型原理与应用(如Transformer架构、预训练与微调技术);\n4、熟练掌握Python及TensorFlow/PyTorch等深度学习框架;\n5、熟悉主流 Agent 框架(如 LangChain, AutoGen, MetaGPT, OpenClaw 等),有底层源码修改或二次开发经验者优先;\n6、在AI顶会(如ACL, ICLR, NeurIPS, ICML等)发表过 Agent 或 LLM 相关论文者优先;\n7、参与过开源大模型或通用Agent相关项目,有开源社区贡献者优先;\n8、对 AGI 充满热情,具备极强的探索欲和解决不确定性问题的能力;\n9、良好的逻辑思维能力和团队协作精神,能够快速理解并拆解复杂的业务需求。\n\n在招业务\n千问事业部"
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