到岗时间：不限
婚况要求：不限
1、辅助核心框架开发：在导师指导下，参与机器人对话交互系统的代码开发与调试，协助优化意图识别与槽位填充的准确率。
2、上下文与Prompt工程：负责LLM（大语言模型）的Prompt设计与调优，探索长上下文（Long-context）管理机制，提升机器人在多轮对话中的记忆能力与连贯性。
3、多模态与知识库建设：参与RAG（检索增强生成）流程的优化，协助处理文档、语音等多模态数据，构建垂类知识库，提升回答的专业度。
4、分层决策算法调研：针对复杂任务场景，调研并复现Agent相关算法（如ReAct、CoT等），辅助设计机器人的分层决策逻辑与任务规划能力。
5、语音交互模块优化：协助进行ASR与TTS模型的效果评测与接口集成，优化嘈杂环境下的语音识别效果及语音合成的自然度。
6、前沿技术跟进：阅读具身智能、多模态大模型领域的最新论文，撰写调研报告，为团队尚未开展的模块提供技术选型建议。
任职要求：
1、专业背景：计算机、人工智能、自动化、电子信息等相关专业，硕士及以上在读（优秀本科生亦可）；
2、编程基础：熟练掌握Python编程语言，熟悉Linux开发环境，有良好的代码规范和Git协作习惯；
3、算法基础：熟悉深度学习基本原理，了解Transformer架构，熟悉PyTorch或TensorFlow等至少一种主流框架；
4、领域知识（加分项）：
- 熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex等大模型开发框架者优先；
- 有Prompt Engineering、RAG、Agent开发经验者优先；
- 了解ASR（如Whisper、Paraformer）或TTS（如VITS、CosyVoice）相关技术者优先；
5、综合素质：具备良好的英文文献阅读能力，对新技术有强烈的好奇心，逻辑思维清晰，能保证至少3个月以上的实习时间。
求职提醒：求职过程请勿缴纳费用，谨防诈骗！若信息不实请举报。
