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崗位職責(zé)
1、負責(zé)智能客服 Agent 核心算法研發(fā)，聚焦對話系統(tǒng)優(yōu)化：基于大模型技術(shù)設(shè)計多輪對話邏輯，提升 Agent 對用戶 “弦外之音” 的理解能力，實現(xiàn) “擬人化” 交互，讓 Agent 從 “機械應(yīng)答” 升級為用戶心中的 “懂行者”。
2、主導(dǎo)語義理解模塊迭代：優(yōu)化意圖識別、實體提取、歧義消解等 NLP 算法，解決復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下的語義理解偏差問題，確保用戶需求（含隱性需求）精準(zhǔn)定位。
3、參與多 Agent 架構(gòu)算法設(shè)計：協(xié)同團隊搭建多 Agent 協(xié)同機制（如咨詢 Agent、解決 Agent、售后 Agent 分工閉環(huán)），設(shè)計 Agent 間任務(wù)調(diào)度與信息交互算法，提升服務(wù)效率。
4、保障系統(tǒng)性能與穩(wěn)定性：針對 7*24 小時高并發(fā)場景，通過算法優(yōu)化（如推理加速、緩存策略）實現(xiàn)對話響應(yīng) “毫秒級提升”，避免延遲問題，確保 Agent 穩(wěn)定運行。
5、破解服務(wù)痛點：研發(fā)異常檢測與應(yīng)對算法，提升 Agent 對突發(fā)問題的敏捷處理能力；聯(lián)合產(chǎn)品、算法團隊打磨對話策略，推動算法落地業(yè)務(wù)場景，驗證技術(shù)價值。
6、技術(shù)沉淀與迭代：跟蹤大模型、多 Agent、NLP 前沿技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)場景落地驗證，形成可復(fù)用的算法方案；沉淀技術(shù)文檔與經(jīng)驗，助力團隊能力提升。
三、任職要求
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗
本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)與技術(shù)、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；3 年及以上算法研發(fā)經(jīng)驗，需具備智能對話系統(tǒng)、NLP、大模型應(yīng)用或多 Agent 架構(gòu)相關(guān)項目經(jīng)驗（有智能客服領(lǐng)域落地經(jīng)驗者優(yōu)先）。
2. 核心技能
精通 NLP 核心技術(shù)：熟練掌握分詞、詞性標(biāo)注、意圖識別、語義相似度計算、多輪對話管理等算法，能獨立設(shè)計并優(yōu)化語義理解模塊；
大模型應(yīng)用能力：熟悉主流大模型（如 GPT、LLaMA 等）的微調(diào)、Prompt 工程、推理優(yōu)化，能將大模型能力與分布式對話系統(tǒng)結(jié)合，保障 “智慧” 流暢運轉(zhuǎn)；
編程與工具能力：熟練使用 Python，具備 Java/Go 編程基礎(chǔ)（適配系統(tǒng)骨架技術(shù)棧）；掌握 TensorFlow/PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，熟悉 Redis、MySQL 等數(shù)據(jù)存儲工具；
性能優(yōu)化意識：具備高并發(fā)場景下的算法優(yōu)化經(jīng)驗，能從算法層面解決響應(yīng)延遲問題，實現(xiàn)毫秒級性能提升；
數(shù)據(jù)處理能力：能獨立完成數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練與評估，具備從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘算法優(yōu)化方向的能力。
3. 軟技能
跨團隊協(xié)作能力：能高效聯(lián)動產(chǎn)品、工程團隊，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為算法方案，推動技術(shù)落地；
問題解決能力：面對 “踩坑爬坡”（如語義偏差、高并發(fā)穩(wěn)定性問題）時，能快速定位根因并提出可行解決方案；
用戶導(dǎo)向思維：關(guān)注服務(wù) “溫度”，能從用戶體驗角度優(yōu)化算法，讓技術(shù)實現(xiàn) “高效又溫暖” 的服務(wù)目標(biāo)；
學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力：主動跟蹤前沿技術(shù)，敢于嘗試用新技術(shù)破解業(yè)務(wù)痛點，具備技術(shù)創(chuàng)新意識。