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Agent研究员 (MJ002454)

30000-50000
浙江-宁波 | 硕士学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 【岗位职责】 1.智能体核心架构设计(Agent Harness Building) · 设计并开发高可用、低延迟的Agent运行容器与控制回路,实现感知、思考、行动的闭环。 · 构建统一的工具调用(Tool Use)与环境交互接口,确保具身大脑能安全、精准地操控异构的机器人执行机构或软件 API。 2.长短期记忆系统研发(Memory Module) · 设计多级记忆架构(比如:基于KV缓存的短期工作记忆、基于向量数据库和知识图谱的长期检索记忆)。 · 开发记忆的压缩、遗忘与抽象固化机制,Agent在使用过程中沉淀经验,避免上下文灾难。 3.持续学习与演化机制(Continuous Learning Module) · 构建基于环境反馈(RLHF/RLAIF)的在线数据收集与自动化微调流水线。 · 设计Agent的反思与自进化机制,使其在没有人工干预的情况下,通过尝试与错误提升任务成功率。 4.多智能体协同网络(Multi-Agent System) · 设计多Agent的通信协议、辩论机制与协作框架(如 SOP 编排、层级化管理架构)。 · 解决多Agent协同中的信息不对称、死锁、群体决策冲突及博弈问题,实现复杂大规模任务的分布式求解。 【任职要求】 1.计算机科学、人工智能、机器人学、自动化或相关专业的硕士/博士学位 2.深入理解主流大模型的原理、Tokenizer机制、上下文窗口限制及Fine-tuning等技术 3.精通 Python/C ,具备扎实的算法与数据结构功底,熟悉PyTorch 4.精通主流Agent框架,有从0构建复杂Agent系统的实际项目经验 5.熟悉主流机器人仿真软件,如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, gazebo, pybullet等 6.将前沿学术研究迁移、适配并落地到商用机器人系统的经验,熟悉算法工程化与性能调优流程 7.能够适应快速发展的初创公司环境,对新知识充满学习欲望,具备快速适应变化的能力 8.优秀的沟通能力和团队协作精神 9.英语可用于日常工作沟通
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  • 1000人以上
  • 500万
【工作职责】 1.研发适用于不同类型机器人决策规划的强化学习算法 2.负责强化学习算法的模型开发、调试与实际机器人验证 3.与团队紧密协作,实现机器人相关功能和场景落地 4.持续跟踪国内外前沿研究成果,并进行相关算法复现 【任职要求】 1.机器人、计算机科学、人工智能、自动化或相关专业的硕士/博士学位 2.熟练使用C /Python,熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,了解ROS2框架 3.熟悉常用的深度强化学习算法(PPO、SAC、DQN、DDPG、A3C等)并有实际经验 4.熟悉主流机器人仿真软件,如NVIDIA Isaac Sim, mujoco, gazebo, pybullet等并有实际经验 5.将前沿学术研究迁移、适配并落地到商用机器人系统的经验,熟悉算法工程化与性能调优流程 6.能够适应快速发展的初创公司环境,对新知识充满学习欲望,具备快速适应变化的能力 7.优秀的沟通能力和团队协作精神 8.英语可用于日常工作沟通
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