词元星火-中级研究算法工程师(J13618)

优缺点分析

角色解读

• 在Agent研究领域深耕，可成长为Agent方向的专家或技术负责人，主导核心算法研发
• 可向大模型算法专家、AI研究员等方向发展，参与前沿技术探索和论文发表
• 在科大讯飞平台，有机会接触大规模真实业务场景，积累丰富的落地经验，向技术管理或架构师方向发展
• 研究并优化Agent在任务规划、多步推理、工具调用等核心方向的能力，提出创新方法并设计实验验证
• 构建和优化Agent的核心能力链路，包括任务分解、工具调用、多轮交互、错误反思等，推动技术落地
• 设计数据构建方案和质量标准，通过数据分析发现Agent能力短板，构建训练与评测数据，形成能力提升闭环
• 参与强化学习在Agent对齐中的应用研究，优化RL算法、训练环境和奖励设计，提升模型上限和泛化性
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉大模型预训练、微调、强化学习（如PPO、DPO、GRPO）等算法
• 良好的工程代码能力，能快速实现想法并进行实验迭代
• 深入理解Agent核心范式（如ReAct、Function Calling、Tool Use、Planning），有相关开发或研究经验
• 优秀的跨团队沟通能力，能与数据、工程、产品团队高效协作

申请策略

• 在简历中清晰展示你对Agent核心问题的思考和见解，体现研究品味
• 面试前了解科大讯飞的AI业务布局和Agent相关产品，展示你对公司业务的理解和兴趣
• 突出大模型、Agent相关的研究或项目经验，特别是任务规划、工具调用、强化学习等方向
• 强调工程实现能力，如Python、PyTorch等技能，以及快速实现和验证想法的能力
• 如有顶会论文或知名开源项目贡献，务必重点展示，这是重要的加分项
• 体现跨团队协作和沟通能力，如与数据、工程、产品团队合作的项目经历
• 深入学习强化学习算法，如PPO、DPO、GRPO，并尝试在Agent场景中实践
• 熟悉主流Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和工具调用范式，动手搭建Agent系统

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则，突出你的思考过程、技术难点和最终成果
• 回答算法问题时，先阐述基本原理，再结合具体场景分析其优缺点和适用性
• 回答开放性问题时，展现你的逻辑性和创新性，从问题定义、方法设计到验证方案进行结构化阐述
• 请介绍一个你参与过的Agent或大模型项目，你在其中负责什么，遇到哪些挑战？
• 如何设计一个Agent评测体系来评估其真实任务表现？
• 谈谈你对强化学习（如PPO、DPO）在Agent对齐中应用的理解和思考
• 如何解决Agent在长程任务中的错误累积和记忆问题？
• 你如何看待当前Agent领域的主要挑战和未来发展方向？