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1、负责大物流供应链场景下的决策智能体的研发。覆盖网络规划、资源规划、产品规划等核心业务，设计并训练具备复杂逻辑推理、任务规划及决策能力的AI智能体底盘；
2、基于 AutoGen 或 LangGraph 框架，设计和实现多智能体（Agent）系统，支持 Agent-to-Agent 协作，探索大模型在决策优化领域的应用。优化 Agent 的推理链路和交互效率，提升系统的稳定性与可扩展性。
3、与产品、业务、工程等团队紧密协作，将AI智能体与现有运筹算法、业务规则相结合，构建具备思考-规划-行动能力的智能体系统，解决实际业务中的高难度决策问题，确保模型落地后的业务价值；
4、跟踪AI及决策智能领域的前沿技术动态（如思维链CoT、RAG、智能体框架等），结合物流供应链的业务痛点，探索LLM+OR（运筹学）等创新技术方案，推动技术边界的拓展。1、精通大模型训练的核心算法和技术原理，熟悉主流的大模型架构（如Transformer、MoE等），有 LangChain、LangGraph、AutoGen 等智能体开发框架的实际开发经验。
2、拥有计算机、自然语言处理、深度学习、运筹学等相关专业硕士及以上学历，且具备3年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验。有大模型结合运筹优化、复杂任务规划、智能决策等相关研究或项目经验者尤佳；
3、熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟悉多智能体（Multi-Agent）系统，具备 Agent-to-Agent 协作的设计与实现经验。
4、具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的供应链决策问题充满激情；
5、对新技术充满热情，有强大的自我驱动力和学习能力，能够快速复现顶会论文中的算法；
6、具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。 |
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