1、负责设计并实现 LLM-based Agent 的评估指标与评估工具，对不同智能体模型进行全面、深入的性能评估，分析评估结果，为优化方向提供数据支持；
2、研究并开发参数驱动的优化算法，包括但不限于Pre-training、CPT、Test-Time Learning、监督微调、强化学习算法的应用与改进，构建高质量的训练数据，优化智能体的决策与推理能力；
3、探索参数无关的优化策略，如提示工程的创新推理范式、Context Engineering、外部工具的高效集成、知识检索机制的优化等，提升智能体在复杂环境中的适应能力与任务执行能力；
4、与工程伙伴紧密合作，了解实际业务需求，将优化算法应用于具体业务场景，推动智能体技术的产业化落地。

职位要求
1、计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业的博士研究生；
2、深入理解大语言模型的原理与架构，熟悉智能体技术的基本概念与应用场景，掌握深度学习、强化学习的基本理论与方法；
3、具备丰富的模型评估与优化经验，熟悉常见的评估指标与优化算法，有 LLM 微调、智能体开发项目经验者优先；
4、具备良好的团队协作能力与沟通能力，能够与跨学科团队紧密合作，共同推动项目进展；
5、前沿技术研究：跟踪领域内的最新研究进展，发表高水平学术论文，参与国际顶级会议（如NeurIPS, ICML, CVPR, ACL, ICLR等）。