微信读书/输入法/秒剪-大模型算法研究员-Agent方向

1.负责 Agent Harness 算法侧的核心建模与迭代，围绕通用 Agent 框架开展 LLM 训练与落地，推动模型在几十轮甚至上百轮工具调用场景下的稳定性、任务完成率与推理质量； 2.负责 Long Context 算法研究：长上下文训练数据构建、上下文压缩与蒸馏、跨会话记忆建模，在百万 token 级别场景做端到端优化； 3.负责 Memory 系统算法：包括记忆写入 / 组织 / 检索 / 生命周期管理，salience 评估，memory evolution 数据生产； 4.负责 Agent Post-Training：结合 SFT、DPO、Agentic RL、RLVR、Generative Reward Model，完成多轮 Tool Use、Planning、Reflection 相关能力的模型训练与调优； 5.负责 Skills 体系算法设计: trace 蒸馏、Skill 自动抽取、Skill 组合策略、渐进式披露（progressive disclosure）机制。

1.计算机、人工智能、数学、自动化相关专业，硕士及以上学历（实习岗可放宽本科）； 2.具备扎实的 LLM / NLP 算法基础，熟悉 Transformer、Attention、长上下文外推、KV Cache 等底层机制； 3.至少深入一个方向并有 落地或论文产出：Agent 调度与任务规划 / Tool Use 与 Function Calling / Long Context 建模 / Memory 系统 / Agentic RL / Reward Model； 4.熟悉 PyTorch / transformers / vLLM / TRL / verl / OpenRLHF 等训练推理框架，具备 SFT / DPO / GRPO / PPO 调优经验； 5.具备良好的 Vibe Coding 能力，重度使用 Claude Code / Cursor / Codex 做研究迭代； 6.对前沿技术有强烈好奇心，能快速阅读 arXiv 论文、独立提出方案并完成验证。