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Machine Learning & AI Engineering(ZVA)
Machine Learning & AI Engineering(ZVA)
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公AI算法
AI算法
Agentic Ai
Autogen
Cot
Llm
Multi-Agent Systems
Nlp
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
前沿AI技术研发、高薪福利、混合办公、高成长性
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
职位详情
关于这个职位
负责研发多智能体协同框架及自主代理系统，设计可解释的Agent行为决策机制
将LLM和Agentic AI技术应用于智能助手、客服等场景，推动AI能力在Zoom生态中的创新落地与集成
最低要求
硕士及以上学历，计算机/人工智能相关专业，2年以上NLP/LLM/Agent研发经验
精通Transformer架构及主流LLM技术栈（如LangChain、AutoGen），熟悉LLM微调、推理优化及评估方法论
具备多智能体系统开发经验，掌握ReAct、CoT等推理框架，有智能助手/客服类产品落地经验者优先
扎实的机器学习基础，熟悉知识图谱构建、检索策略优化及Agent行为建模技术
具备良好的沟通协作能力，能够与团队成员有效配合
具有责任心，能够承担压力，有较强的执行力
工作职责
参与研发多智能体协同框架，构建具备任务推理、规划与执行能力的自主代理系统，保障复杂环境下的可靠协调
参与智能助手、智能客服、售前导购等场景的技术攻关，设计可解释的Agent行为决策机制
协同产品、算法、工程团队完成系统集成，推动AI能力在Zoom生态中的创新落地
将大型语言模型（LLM）和Agentic AI框架应用于实际生产场景，从根本上改变人们在工作和日常生活中的沟通和协作方式
与跨职能团队合作，将Agentic AI解决方案整合到Zoom的实际应用和产品中
优先资格
具有多Agent系统、自主机器人或实时决策系统的经验
在AI研究方面有一定的经验，在AI相关顶级会议和期刊上有出色的发表记录
熟悉认知建模和人机交互、基于RAG的搜索、强化学习等
对部分开源大模型相关项目（dify、coze等）熟悉或掌握
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI前沿领域，接触最前沿的LLM和Agentic AI技术
- 加入跨国巨头，拥有稳定的职业平台和丰富的资源支持
- 混合办公模式，提供较好的工作生活平衡
- 全球视野，有机会与国际顶尖团队交流合作
- 技术迭代迅速，需要持续学习和保持技术敏感度
- 多智能体系统开发难度大，需解决复杂环境下的可靠性问题
- 适合具备扎实AI理论基础和丰富的LLM/Agent实战经验，热衷于探索前沿技术，并能适应快节奏跨国企业环境的中级及以上技术人员
缺点 / 挑战
- 跨部门协作频繁，沟通成本较高，对项目协调能力要求高
- 高压工作环境，需承担较大的交付压力
角色解读
- 成为Agentic AI领域的专家，主导复杂AI系统的架构设计
- 向AI技术负责人或首席科学家方向发展，引领技术创新
- 拓展至AI产品管理或技术战略层面，推动AI技术在更广泛业务中的应用
- 研发多智能体协同框架，构建具备推理、规划和执行能力的自主代理系统
- 设计可解释的Agent行为决策机制，应用于智能助手、客服等具体业务场景
- 将LLM和Agentic AI技术整合到Zoom产品中，推动AI能力的商业化落地
- 与产品、算法、工程团队紧密合作，解决复杂环境下的技术难题
- 精通Transformer架构及主流LLM技术栈（如LangChain、AutoGen），具备LLM微调和推理优化经验
- 熟练掌握多智能体系统开发，掌握ReAct、CoT等推理框架
- 扎实的机器学习基础，熟悉知识图谱、检索策略优化及Agent行为建模
- 良好的跨团队协作能力和抗压能力
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述技术难点和解决方案
- 了解Zoom的产品生态和业务方向，思考AI如何赋能现有产品
- 关注公司在AI领域的最新进展和技术博客，展现对公司的了解
- 突出LLM、NLP、Agent相关的核心项目经验，特别是多智能体系统开发案例
- 强调在Transformer架构、LangChain/AutoGen等技术栈上的深度应用
- 展示在智能助手、客服等场景落地的具体成果和业务影响
- 提及在顶级会议发表的论文或参与的开源项目，体现学术或社区影响力
- 深入理解ReAct、CoT等高级推理框架的原理与实践
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验类问题
- 对于技术原理类问题，结合具体代码或架构图进行讲解，展现深度理解
- 对于系统设计类问题，先明确需求，再提出多种方案并对比优劣，最后给出推荐方案
- 强调个人在团队中的贡献和学到的经验，展现成长性和反思能力
- 请详细介绍一个你参与过的多智能体系统项目，你是如何解决协调和通信问题的？
- 在设计可解释的Agent行为决策机制时，你考虑了哪些因素？遇到了什么挑战？
- 如何利用LangChain或AutoGen构建高效的LLM应用？有哪些最佳实践？
- 请谈谈你对ReAct和CoT推理框架的理解，以及它们在复杂任务中的应用
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活75
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头，Zoom提供的薪资福利体系完善，通常高于市场平均水平，且包含股票激励，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
福利待遇award-winning workplace culture、physical, mental, emotional, and financial health、work-life balance
成长发展
90较高
职位聚焦于Agentic AI和LLM等前沿技术领域，公司提供广阔的成长空间和跨职能合作机会，对发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、LLM、Multi-Agent Systems、Transformer、LangChain、AutoGen、ReAct、CoT、Knowledge Graph、RAG、Reinforcement Learning
成长机会Find room to grow、opportunities to stretch your skills、advance your career、collaborative, growth-focused environment
业务类型profit_center
工作生活
75中等
JD明确提到结构化混合办公模式（Hybrid），并强调工作与生活平衡，但AI研发岗位通常面临一定的技术压力和项目交付压力。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡support work-life balance
使命价值
80较高
Zoom的使命是改善人们的沟通和协作方式，通过AI技术提升工作效率和生活质量，具有较高的社会价值和使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号help people stay connected、get more done together、communicate better、contribute to their community in meaningful ways
创新程度积极采用新技术
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