机器学习工程师，全球公共部门
岗位摘要
架构智能体系统：设计并构建智能体架构、运行框架、工具使用协议和逻辑流程，使大语言模型能在复杂工作流中作为可靠、自主的智能体运行；推动可靠性与安全性：研究并实施稳健的评估框架，包括针对主权 AI 需求开展红队测试，并制定策略以减少受监管数据环境中的幻觉
岗位职责
- 架构智能体系统：设计并构建智能体架构、运行框架、工具使用协议和逻辑流程，使大语言模型能在复杂工作流中作为可靠、自主的智能体运行
- 推动可靠性与安全性：研究并实施稳健的评估框架，包括针对主权 AI 需求开展红队测试，并制定策略以减少受监管数据环境中的幻觉
- 综合深度研究：构建具备自主信息综合与长周期推理能力的智能体，使用户能够分析海量数据集并提取可执行洞见
- 面向细分领域优化：评估并适配模型以用于专门场景，如低资源语言的 LLM 推理、复杂 OCR 任务或 GPU 受限环境
- 构建评估前沿：创建新的自动化基准，定义公共部门 AI 的成功标准，确保系统满足最高准确性与主权标准
- 作为技术权威提供咨询：担任公共部门领导者的主题专家，就新兴 AI 技术的实际限制、安全要求和性能权衡提供建议
任职要求
- 工程严谨性：精通 Python，具有构建智能体运行框架或 AI 基础设施的经验；能编写模块化、可扩展且可靠的生产级代码
- 应用研究思维：有将理论 AI 概念转化为可用原型或产品的经历；能阅读论文并判断其方法是否真正适合生产系统
- 评估专长：具有 LLM 基准测试、红队测试或构建超越标准学术数据集的评估经验
- 高级学位：优先考虑计算机科学、数学或相关领域（侧重机器学习）的硕士或博士，但也看重实际经验与能力