360
算法
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai智能体
Llm
Rag
Sft
大语言模型
强化学习
情感分析
检索增强生成
模型微调
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦大模型前沿技术的算法岗，技术成长空间大但要求高，WLB信息未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
33K
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 450 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大语言模型相关的算法研发与工程落地，核心工作包括AI智能体（Agent）架构设计与优化、基于LLM和RAG的自动化报告生成，以及文本情感分析算法的开发
目标是搭建高效可迭代的AI算法体系，赋能产品智能化升级
最低要求
人工智能方向硕士及以上学历，熟悉大模型预训练和后训练算法
精通Agentic-RAG、强化学习、GRPO，以往有类DeepResearch的算法优化经历
具有独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力
工作职责
AI智能体（Agent）研发：设计并优化Agent架构，完善自主规划、工具调用、记忆管理等能力
自动化报告生成：基于LLM与RAG（检索增强）技术，实现多场景数据整合与逻辑推演，保障图文报告的高效、精准生成与模板自适应
情感分析与挖掘：研发文本情感判别、情绪分级与观点抽取算法，适配复杂语境与行业专属场景，持续优化准确率与召回率
模型调优与工程落地：负责Prompt优化、RAG知识库构建及大模型微调（SFT）
优先资格
有丰富科研产出和顶会（ACL、AAAI等）论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作内容处于当前AI技术发展的最前沿，直接参与大模型、Agent等热门方向的工程化实践
- 所属公司是行业知名企业，拥有完善的资源和技术平台来支撑大规模的算法研发与落地
- 对算法理论深度和工程实现能力都有很高要求，需要快速学习和跟进领域内的最新进展
- 适合具备扎实人工智能理论基础，特别是有大模型或相关算法研究背景，并热衷于将前沿技术转化为实际产品能力的硕士及以上学历求职者
缺点 / 挑战
- 岗位职责清晰且具有挑战性，能够快速积累在AI核心应用领域的实战经验
- 顶会论文优先的偏好意味着岗位可能面临较高的学术或技术成果压力
- 需要同时处理Agent、报告生成、情感分析等多个不同技术栈的综合问题，对知识广度有挑战
角色解读
- 技术深度路线：成为大模型或AI Agent领域的算法专家，专注于前沿技术研究与突破
- 技术广度路线：向AI平台架构师发展，负责整体AI技术栈的选型与设计，支撑多个业务线
- 管理路线：在技术积累和业务理解足够深后，可转向技术团队管理或AI产品经理角色
- 设计并优化AI智能体（Agent）的架构，使其能够自主规划和完成复杂任务
- 利用大语言模型和检索增强技术，开发能够自动生成结构化数据报告的系统
- 研发用于分析文本情感、情绪和观点的算法，应用于具体业务场景
- 进行大模型的微调（SFT）和提示工程（Prompt优化），并将算法成果转化为可用的产品功能
- 掌握大语言模型（LLM）的核心技术，特别是预训练和后训练阶段的算法原理
- 精通检索增强生成（RAG）及其与Agent的结合应用（Agentic-RAG），熟悉强化学习算法
- 具备模型调优的实战经验，包括SFT微调、提示工程和知识库构建
- 拥有将复杂算法从研究阶段落地到工程化应用的能力
申请策略
- 在面试中展现对‘类DeepResearch’优化的理解，可以准备一个相关案例
- 表达对360具体业务（如安全、浏览器）如何应用AI技术的理解和思考
- 重点突出在大语言模型、Agent、RAG、强化学习等领域的项目经历或研究成果
- 如果有的话，详细描述过往的顶会论文发表经历，这是重要的加分项
- 具体描述将算法模型工程化落地的案例，强调解决实际问题的思路和效果
- 深入研究Agent架构的最新进展，如ReAct、Toolformer等范式
- 动手实践主流的RAG框架和大模型微调工具链，积累工程经验
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，重点突出你的技术决策和量化结果
- 对于架构和方法问题，先阐述核心思想，再结合具体技术细节和你遇到的坑来展开
- 强调你的独立解决问题能力和团队协作经验，举例说明你是如何推动项目进展的
- 请介绍一个你设计或优化过的AI智能体（Agent）项目，具体架构和挑战是什么？
- 你如何优化一个RAG系统以提高其在特定领域的准确性和效率？
- 在处理长文本情感分析时，你会遇到哪些主要挑战？你通常采用什么方法来解决？
- 请描述一次你将前沿算法（如强化学习）成功落地到实际业务中的经历
- 复盘自己参与过的最复杂的AI项目，准备好详细的技术方案和反思
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为上市公司，平台通常提供有市场竞争力的薪酬福利体系，但JD未披露具体薪资信息。
薪资信号未披露（AI估算：2.5–4万/月）
成长发展
95较高
岗位直接切入大模型、Agent等当前最热门的AI技术前沿，且有明确的工程落地要求，能提供极佳的技术成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、LLM、AI智能体、Agent、RAG、强化学习、GRPO、SFT
成长机会顶会论文优先
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及任何关于工作模式、弹性工作或WLB的信息，需要结合行业常态进行保守判断。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI是当前公认的高速增长赛道，该岗位致力于利用前沿技术赋能产品智能化，具有明显的创新性和行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号赋能产品智能化升级
创新程度积极采用新技术
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