大模型 Agent 评测与自进化算法工程师· 2026-09-21

上海 AI Lab 招 Agentic RL / Agent 评测方向实习生、工程师与研究员，研究/工程双通道，不卡论文和背景

研究/工程通道，工作地点上海，招实习生 / 工程师 / 研究员（正职 HC 充足）。 岗位职责： 1. 开展大模型 Agent 评测、审计与自进化相关研究，探索 Agent 行为分析、执行轨迹建模、能力评估、经验学习和持续进化等关键技术。 2. 负责 Agent 评测与审计系统的算法研发与工程实现，包括 Agent Harness 接入、执行轨迹采集、评测任务构建、自动化评测和实验系统搭建。 3. 设计 Agent 过程级与结果级评估方法，分析任务规划、工具调用、推理过程、错误恢复、执行效率和鲁棒性等能力表现。 4. 探索基于 Agent 执行轨迹、环境反馈、模型自评估和交互数据的自进化方法，研究自动数据生成、经验积累、策略优化以及评测驱动的模型迭代。 5. 跟踪 LLM Agent、Agent Evaluation、Self-Evolving LLM/Agent 和 Agent Infrastructure 等前沿研究进展，参与论文、技术报告及开源项目建设，推动研究成果落地。 投递方式：邮件标题「姓名-学校-应聘岗位」，正文请做简要自我介绍，说明能否线下全职实习、可实习时间，以及对该岗位的期待，并附上正式的简历 PDF；也欢迎小红书私信。

岗位要求： 1. 计算机科学、人工智能、数学、自动化或相关专业硕士及以上学历；特别优秀者可适当放宽。 2. 熟悉 Transformer、大语言模型和 LLM Agent 的基本原理，对 Agent 推理、工具调用、任务规划或模型训练有较深入的理解。 3. 具备扎实的机器学习基础，熟练使用 Python、PyTorch 和 Linux，能够独立完成模型训练、Agent 实验、数据分析与问题诊断。 4. 具备良好的科研能力，能够进行文献调研、实验设计、Benchmark 构建、结果分析和技术写作，对实验结论保持严谨审慎。 5. 对大模型 Agent 评测、自进化 LLM/Agent 研究有强烈兴趣，具备良好的沟通能力、协作意识和自主推进能力。 加分项： 1. 具有 LLM Agent、大模型训练、强化学习、RLHF、Agent Evaluation、自反思或自进化模型相关研究经验。 2. 熟悉主流 Agent Framework 或 Agent Harness，具有 LangGraph、AutoGen、OpenAI Agents SDK、Google ADK 等框架的使用或开发经验。 3. 具有 Agent 执行轨迹分析、过程级评测、自动化 Benchmark 构建、Synthetic Data Generation 或基于反馈的模型优化经验。 4. 具有分布式训练、大模型推理系统、Agent Infrastructure 或大规模评测系统的实践经验。 5. 在相关领域发表过高质量论文，或参与过有影响力的开源项目，具备良好的英文论文阅读和写作能力。 不卡论文和 bg，技术能力过硬、对 Agent 和 AI 有足够热爱即可。