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LLM Agent算法实习生
立即应聘

LLM Agent算法实习生

发布于 大约 2 小时前

实习/见习

杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Llm
Post-Training
Pytorch
数据
深度学习
游戏Ai
记忆机制
评估
规划与推理

AI 估算 · 4k–6k

实习生岗位，按日薪估算，杭州AI实习生市场水平约200-300元/天，月薪约4000-6000元。

职位详情

关于这个职位

该职位专注于LLM Agent算法的前沿研究，旨在构建能观察、思考、行动和进化的自主问题解决实体

你将参与规划与推理、评估与数据、记忆机制等核心方向的研究，并有机会在顶级AI会议发表论文
适合对Agent和AGI有浓厚兴趣、具备DL和LLM基础的在校同学

最低要求

对深度学习、LLM有深入的理解和实践经历

有Agent构建、工具设计、任务规划和推理等方向的研究或实践经验
对Agent前沿研究保持敏锐关注，熟悉Post-training、Harness、Agentic Memory、Agentic Search等技术
自驱力强，善于思考，给定课题能够进行深入研究和顶会论文发表

工作职责

本岗位针对Agent课题进行研究，研究方向包括但不限于：

规划与推理：探索Agent在复杂任务下的任务拆解、多步推理、动态规划及反思优化等技术方案
评估与数据：探索多步Agent轨迹评估、端到端评测方案
研究高质量轨迹、偏好反馈数据的构建方式
记忆机制：探索Agentic Memory的构建和应用方式

优先资格

在人工智能的顶级会议(如：ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等）上发表过论文（一作）

有大语言模型Pre-training、Post-training及Agent框架的研究或实践经验
参与过开源Agent项目或有过复杂业务场景的Agent落地经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 研究课题前沿，Agent是AGI关键路径，能深度参与核心方向
  • 公司平台大，网易雷火在游戏AI领域有丰富落地场景
  • 团队氛围好，鼓励创新和论文发表，成长空间大
  • 实习期较短，需快速产出成果，竞争激烈（需一作论文或强项目）
  • 需要极强的自驱力和独立思考能力，适合主动型学习者
  • 适合对LLM和Agent有浓厚兴趣、能独立钻研并希望冲击顶会论文的在校研究生或优秀本科生

缺点 / 挑战

  • 研究难度大，Agent领域仍有许多未解问题，可能面临瓶颈

角色解读

  • 作为实习生，可发表顶会论文，为AI研究领域铺路
  • 表现优异者可转正，成为网易雷火AI研究员，深入游戏+Agent应用
  • 积累Agent前沿经验后，可向高级算法工程师或研究员方向发展
  • 研究并实现LLM Agent的核心算法，包括任务规划、推理、记忆等模块
  • 设计Agent评估方案，构建高质量的训练数据和偏好反馈数据
  • 探索Agent在游戏场景中的应用，例如NPC决策和多工具协作
  • 扎实的深度学习基础，熟悉主流的LLM架构和训练范式
  • 有Agent相关项目或研究经验，了解ReAct、Toolformer等框架
  • 熟悉Python和至少一种深度学习框架（如PyTorch），能快速实验

申请策略

  • 在求职信中明确表达对Agent研究的热情和具体想法，展示思考深度
  • 了解网易雷火游戏产品，思考Agent如何提升游戏体验
  • 突出深度学习/LLM项目经验，特别是Agent相关，如ReAct实现、Tool Learning等
  • 如果有论文（即使非一作），列出会议和贡献
  • 展示自己动手实现的Agent Demo或开源项目（附GitHub链接）
  • 阅读最新Agent论文（如Reflexion、AutoGPT、AgentBench），复现关键方法
  • 掌握Post-training技术（RLHF、DPO）和Agent框架（LangChain、MetaGPT）
  • 提高代码能力，能快速实现和调试复杂实验

面试指南

  • 用STAR法则描述项目：情境-任务-行动-结果，突出自己的贡献和思考
  • 对于开放性问题，先分析痛点，再提出解决方案，最后用文献或实验结果支撑
  • 展示对Agent前沿的跟踪，引用1-2篇顶会论文，并给出个人见解
  • 请详细介绍你做过的一个Agent项目，包括任务设计、技术选型和结果
  • 如何看待当前Agent技术的局限性？有哪些改进方向？
  • 给定一个游戏场景（如NPC对话），你会如何设计Agent的规划与记忆模块？
  • 如何评估一个多步Agent任务的效果？你会设计哪些指标？
  • 你阅读过哪些最新的Agent相关论文？请分享一篇并谈谈你的看法

职位点评

74
综合评分

前沿Agent研究实习，发展性极强，但薪资较低，适合学术导向的同学。

从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。

更适合这类人
适合追求技术成长、渴望发表顶会论文的求职者，对薪资和WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展95
工作生活60
使命价值85

薪资福利

40较低

作为实习生，薪资水平一般，但福利稳定（网易大厂）。薪资面议，未披露具体数字，但整体偏低。

薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）

成长发展

95较高

该职位是典型的发展性岗位，聚焦前沿Agent研究，支持论文发表，成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Post-training、Agentic Memory、Agentic Search
成长机会顶会论文发表
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

现场办公，杭州网易园区，办公环境好，但实习节奏可能较快，WLB一般。未说明加班情况。

工作模式仅现场办公
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

Agent研究是AI前沿，有很强探索意义，但游戏场景社会影响力有限。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号迈向AGI
创新程度积极采用新技术

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