构建全新的深度搜索算法体系，实现搜索产品从相关检索到端到端解决复杂任务的跨越，包括但不限于：
1、构建深度搜索Agent，包括深度搜索系统设计（包括规划、记忆、工具等模块的设计及优化）、规划大模型强化学习训练、多轮工具交互的数据合成等，最终实现在客户场景及公开榜单上业界领先的效果；
2、负责私有场景的专属大模型训练，提出创新性的算法，解决稀疏数据约束下的场景知识学习、场景知识推理能力强化等难题，为客户提供场景专家级的搜索大模型助手；
3、研究场景长期记忆（longterm memory）构建及检索方法，研发适配大模型的记忆构建算法（显式及隐式），实时更新场景经验，并搭建记忆检索系统，帮助大模型随着数据积累持续进化；构建并实现私有域深度搜索端到端效果自动评测。

职位要求
1、人工智能、NLP及计算机相关专业博士学历；对大模型原理和架构有深入研究，具备丰富的大模型训练经验，熟悉至少一种大模型训练框架（如deepspeed、megatron、verl、swift）；
2、具备优秀的逻辑分析能力，能够深入分析场景问题，提出创新解决方案（包括训练数据构造、流程设计、模型训练方法等）；
3、具备高水平大模型相关论文（高引论文或顶会）发表，会议包括但不限于：ICML、Neurips、ICLR、ACL、COLM、NAACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等；具备前沿的创新工作实践，在深度搜索、agent相关项目的竞赛榜单和开源项目上取得突出成果者优先。