职位描述：
"1、参与 Agentic Science 的前沿研究，聚焦其在不同科学场景中的能力边界探索、性能优化与实际应用落地。面向下一代智能体进行Memory架构设计，Tool Use效能优化，test time能力提升。
2、设计与实现面向科学问题的通用 Agent 系统，支持科学假设生成、逻辑推理、分析预测与实验设计等关键科研环节。包括但不限于：RAG 系统构建、Deep Research 系统优化。
3、优化模型在多轮对话、Function Calling、复杂决策与推理任务中的稳定性与泛化能力，提升系统在实际科研场景中的表现。
4、跟踪 Agent 领域前沿动态，参与团队的技术讨论和创新攻关。"



职位要求：
"1、教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学或相关领域的硕士/博士，实习4个月及以上。
2、具有扎实的数理基础，理解机器学习、深度学习的基本概念，熟悉大语言模型的底层原理。
3、了解 RAG、Agent 框架，有实际项目经验。具备扎实的编程与算法基础，科研与工程能力兼备。
4、具有一定的发现问题、解决问题、coding能力，相信AGI，对AGI领域的前沿研究充满热情。具备良好的问题分析与解决能力，能在跨学科团队中高效协作。

加分项：在AI顶会（NeurIPS、ICML、ICLR）或同等期刊/会议发表过一作/共一文章"