🚀 招聘｜ AI Agent 算法实习生｜北京｜海外 AI 互动内容方向
我们是一支专注于 **海外 AI 互动内容** 的初创团队，正在寻找对 **Agent 、RAG 、多模态、模型推理** 有热情的同学加入。
团队核心成员来自一线大厂与顶尖高校，汇集多位 **华为天才少年、字节 Top Seed 、阿里星** 等优秀技术人才。
如果你对 **从 0 到 1 搭建 AI 产品** 感兴趣，希望真正参与 Agent 核心能力建设，而不只是调 API 、写 Demo ，欢迎来聊。
### 💼 岗位：AI Agent 算法实习生
### 你会参与什么？
**1. Agent 核心能力开发**
参与 Agent 核心模块设计与实现，包括：
- Planning / Reasoning
- Tool Use / Function Calling
- 短期 / 长期记忆
- RAG 检索增强
- 上下文管理与多轮对话
**2. Agent Workflow 设计与优化**
实现并探索主流 Agent 工作流，例如：
- ReAct
- Plan-and-Execute
- Multi-Agent 协作
- Reflection / Self-Reflection
结合真实业务场景，优化更稳定高效的 Agent 编排架构。
**3. Agent 评测体系建设**
搭建 Agent 自动化 Benchmark 与线上评估体系，关注：
- 任务成功率
- Tool Calling 准确率
- 多轮对话稳定性
- 执行效率
- 失败 Case 分析与自动回归
通过数据驱动持续迭代 Agent 效果。
**4. 前沿技术调研与原型验证**
持续跟进：
- Agent / RAG / 多模态
- 模型推理优化
- 新模型 / 新框架 / 新论文
快速完成 Rapid Prototyping ，判断技术落地价值。
**5. Prompt & 工程优化**
针对真实业务优化 Prompt 、Context 、Tool Schema 等，提高：
- 稳定性
- 可控性
- 准确率
- 效果上限
---
### 👀 我们希望你
- 人工智能 / 计算机 / 软件工程等相关专业在读硕士生
- 逻辑清晰，具备问题拆解与快速学习能力
- 能独立调研、快速试错并推动落地
- 熟悉 OpenAI / Claude / 国内主流 LLM API
- 有 Prompt Engineering 实践经验
- 至少了解一种 Agent 框架（ LangChain / LangGraph / CrewAI / AutoGen / LlamaIndex 等）
- 能阅读框架源码并做二次开发
- 具备扎实工程能力，可独立完成模块开发与 Debug
### 🌟 加分项
如果你具备以下任意一项，会非常加分：
- 有 Agent / RAG / Tool-use 实际项目经验
- 在 Agent / LLM 相关方向发表过论文，顶会 / 顶刊优先
- 熟悉 Milvus / FAISS / Chroma / Pinecone 等向量检索系统
- 有 Embedding / Reranker / Retrieval 优化经验
- GitHub 有 Agent / LLM 相关开源项目或高质量贡献
- 对多模态 Agent 、实时 AI 交互等方向有实践经验
### 📍 其他信息
- **工作地点：北京**
- **实习周期：≥ 3 个月**
- **每周出勤：≥ 4 天**
- **岗位方向：AI Agent / RAG / 多模态 / LLM 应用**
### 📮 投递方式
简历可发送至：
**[cuitfanshide@gmail.com](mailto:cuitfanshide@gmail.com)**
邮件标题建议：
**AI Agent 算法实习生 + 姓名 + 学校 + 可实习时间**
如果有 GitHub 、论文、Agent / RAG 项目，也欢迎一起附上。
我们更看重的是：**学习速度、主动性、对 AI 的真实兴趣，以及为结果负责的能力。**
如果你想真正参与一个 AI 产品从 **0 → 1** 的过程，欢迎投递。
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1233973)
团队核心成员来自一线大厂与顶尖高校，汇集多位 **华为天才少年、字节 Top Seed 、阿里星** 等优秀技术人才。
如果你对 **从 0 到 1 搭建 AI 产品** 感兴趣，希望真正参与 Agent 核心能力建设，而不只是调 API 、写 Demo ，欢迎来聊。
### 💼 岗位：AI Agent 算法实习生
### 你会参与什么？
**1. Agent 核心能力开发**
参与 Agent 核心模块设计与实现，包括：
- Planning / Reasoning
- Tool Use / Function Calling
- 短期 / 长期记忆
- RAG 检索增强
- 上下文管理与多轮对话
**2. Agent Workflow 设计与优化**
实现并探索主流 Agent 工作流，例如：
- ReAct
- Plan-and-Execute
- Multi-Agent 协作
- Reflection / Self-Reflection
结合真实业务场景，优化更稳定高效的 Agent 编排架构。
**3. Agent 评测体系建设**
搭建 Agent 自动化 Benchmark 与线上评估体系，关注：
- 任务成功率
- Tool Calling 准确率
- 多轮对话稳定性
- 执行效率
- 失败 Case 分析与自动回归
通过数据驱动持续迭代 Agent 效果。
**4. 前沿技术调研与原型验证**
持续跟进：
- Agent / RAG / 多模态
- 模型推理优化
- 新模型 / 新框架 / 新论文
快速完成 Rapid Prototyping ，判断技术落地价值。
**5. Prompt & 工程优化**
针对真实业务优化 Prompt 、Context 、Tool Schema 等，提高：
- 稳定性
- 可控性
- 准确率
- 效果上限
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### 👀 我们希望你
- 人工智能 / 计算机 / 软件工程等相关专业在读硕士生
- 逻辑清晰，具备问题拆解与快速学习能力
- 能独立调研、快速试错并推动落地
- 熟悉 OpenAI / Claude / 国内主流 LLM API
- 有 Prompt Engineering 实践经验
- 至少了解一种 Agent 框架（ LangChain / LangGraph / CrewAI / AutoGen / LlamaIndex 等）
- 能阅读框架源码并做二次开发
- 具备扎实工程能力，可独立完成模块开发与 Debug
### 🌟 加分项
如果你具备以下任意一项，会非常加分：
- 有 Agent / RAG / Tool-use 实际项目经验
- 在 Agent / LLM 相关方向发表过论文，顶会 / 顶刊优先
- 熟悉 Milvus / FAISS / Chroma / Pinecone 等向量检索系统
- 有 Embedding / Reranker / Retrieval 优化经验
- GitHub 有 Agent / LLM 相关开源项目或高质量贡献
- 对多模态 Agent 、实时 AI 交互等方向有实践经验
### 📍 其他信息
- **工作地点：北京**
- **实习周期：≥ 3 个月**
- **每周出勤：≥ 4 天**
- **岗位方向：AI Agent / RAG / 多模态 / LLM 应用**
### 📮 投递方式
简历可发送至：
**[cuitfanshide@gmail.com](mailto:cuitfanshide@gmail.com)**
邮件标题建议：
**AI Agent 算法实习生 + 姓名 + 学校 + 可实习时间**
如果有 GitHub 、论文、Agent / RAG 项目，也欢迎一起附上。
我们更看重的是：**学习速度、主动性、对 AI 的真实兴趣，以及为结果负责的能力。**
如果你想真正参与一个 AI 产品从 **0 → 1** 的过程，欢迎投递。
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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1233973)
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