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算法开发岗（大模型应用）-金种子（北京）
算法开发岗（大模型应用）-金种子（北京）
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 Agent
Claudecode
Pytorch
Rag
Tensorflow
多智能体系统
大语言模型
强化学习
推理优化
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
央企核心研发平台、聚焦大模型与Agent前沿技术、技术成长与使命感拉满，适合高学历算法极客。
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
5.5万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 460 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 510 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型核心算法研发与AI Agent应用落地，通过优化长程复杂任务、模型资源调度及语义缓存机制，提升智能体的鲁棒性与系统性能
你需要主导主流Agent框架的技术选型，推动前沿AI创新成果在实际业务场景中的高效转化
最低要求
博士学历，计算机科学/AI/机器学习相关专业
具备3年以上算法研发经验且具备1-2年AI Agent项目经验，多智能体系统/RAG系统/对话式AI落地经验优先
熟悉Python或其他编程语言，了解PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
深入理解大语言模型原理及主流模型，对大模型微调、强化学习、Agent范式、推理优化等有比较深入研究及理解
深入理解AI Agent的核心架构，对长程复杂任务规划、记忆管理机制、上下文工程、多智能体协作、自进化、工具及技能系统有实际项目经验及较深入的思考
深入理解claudecode等项目，有相关顶会论文、开源项目、技术博客或比赛经历优先
工作职责
负责核心算法研发，针对长程复杂任务进行深度优化，从模型与Harness双维度综合提升智能体的鲁棒性、安全性及可信度
主导任务交付质量的全链路优化，通过合理的任务规划、智能的模型资源调度及语义缓存机制，在保障性能的前提下显著降低系统成本
负责主流Agent框架的技术选型与应用评估，紧密跟踪领域前沿技术，推动创新成果在实际场景中高效落地
优先资格
多智能体系统/RAG系统/对话式AI落地经验优先
有相关顶会论文、开源项目、技术博客或比赛经历优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托中国移动强大的数据与算力资源，能够接触海量真实业务场景，利于大模型技术的规模化落地
- 参与研发入选“央企十大国之重器”的“九天”大模型，平台起点高，项目行业影响力大
- 央企背景提供相对稳定的职业发展环境与完善的福利保障体系
- 大模型与Agent技术迭代极快，需要持续跟踪前沿论文与技术，保持高强度的学习状态
- 长程复杂任务优化与多智能体协作属于行业难题，技术攻坚难度大，对算法深度与工程落地能力要求极高
- 适合拥有博士学历、在大模型和AI Agent领域有深厚技术积累，且希望在国家级平台上推动AI技术规模化落地的顶尖算法人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向大模型算法专家、AI架构师方向发展，负责更复杂的智能体系统设计与核心算法攻坚
- 也可向AI技术管理岗转型，带领团队推进大模型在集团数智化业务中的全面赋能与商业化落地
- 负责大模型核心算法研发，针对长程复杂任务进行深度优化，提升智能体的鲁棒性与安全性
- 主导任务交付质量的全链路优化，通过任务规划、资源调度及语义缓存降低系统成本
- 负责主流Agent框架的技术选型，推动前沿AI技术在实际业务场景中的高效落地
- 具备扎实的计算机科学/AI理论基础，精通Python及PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
- 深入理解大语言模型原理、微调、强化学习及推理优化，熟悉AI Agent核心架构及多智能体协作机制
- 拥有实际的多智能体系统、RAG系统或对话式AI项目落地经验，具备长程复杂任务规划与上下文工程能力
申请策略
- 了解中国移动“九天”大模型的最新进展及其在通信、政企等行业的落地场景，面试时结合具体业务场景阐述你的算法优化思路
- 重点突出大模型微调、强化学习、推理优化等核心算法能力，以及在AI Agent、多智能体系统或RAG系统上的实际项目落地经验
- 展示在长程复杂任务规划、记忆管理、上下文工程等方面的深入思考与具体解决方案
- 附上相关顶会论文、高质量开源项目或技术博客链接，证明技术深度与行业影响力
- 深入研究Claude Code等前沿Agent项目，掌握最新的上下文工程与多智能体协作范式
- 提升模型资源调度与语义缓存等工程化优化能力，学会在模型性能与系统成本之间取得最佳平衡
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂场景下的算法设计思路、工程优化手段以及最终带来的业务价值
- 结合具体数据指标（如推理延迟降低比例、成本节约幅度、准确率提升等）来量化你的技术成果
- 请详细介绍你主导过的一个多智能体系统或RAG系统项目，遇到了哪些长程复杂任务规划的挑战，是如何解决的？
- 在保障性能的前提下，你是如何通过任务规划、模型资源调度及语义缓存机制来显著降低系统成本的？
- 针对大模型微调与强化学习，你有哪些深入研究？在提升智能体鲁棒性和安全性方面有什么具体实践？
- 你如何评估和选型主流的Agent框架？对AI Agent的核心架构（如记忆管理、自进化）有什么独到见解？
- 复习大模型底层原理、Agent前沿论文（如ReAct, Toolformer等），并深入了解中国移动“九天”大模型的技术架构与业务应用
- 准备好个人开源项目或顶会论文的技术细节，以便应对深度的技术拷问与代码级探讨
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值85
薪资福利
85较高
央企背景结合博士及3年以上大模型算法经验，薪资水平在市场中具有较强竞争力，且福利体系完善，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦大模型与Agent前沿技术，依托国家级研发平台，技术成长空间与行业视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、大语言模型、AI Agent、RAG、多智能体系统、强化学习、推理优化、claudecode
业务类型profit_center
工作生活
65中等
央企背景通常能提供相对规范的工作节奏，但大模型算法研发属于前沿攻坚岗位，可能面临一定的技术交付压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
参与研发入选“央企十大国之重器”的“九天”大模型，助力集团数智化升级，具有强烈的国家战略意义与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号深化数智领域改革、助力集团数智赋能升级、驱动智能服务创新突破
创新程度开拓性创新（行业首创）
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