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高级/主管机器学习研究工程师，通用智能体，企业级生成式AI

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地点：美国薪资：$264,800-$331,000 日期：2026-07-20

岗位摘要

设计并实现端到端的智能体系统，结合大语言模型推理、工具使用、记忆和控制逻辑，解决重复性企业用例；构建可扩展、可靠的智能体架构，能够部署到具有不同数据、工具和约束的多个客户环境中；开发评估框架、数据集、环境和指标，用于衡量智能体在生产环境中的性能、可靠性和业务影响

岗位职责

设计并实现端到端的智能体系统，结合大语言模型推理、工具使用、记忆和控制逻辑，解决重复性企业用例
构建可扩展、可靠的智能体架构，能够部署到具有不同数据、工具和约束的多个客户环境中
开发评估框架、数据集、环境和指标，用于衡量智能体在生产环境中的性能、可靠性和业务影响
与产品经理、客户、数据标注员及其他工程团队紧密合作，将企业需求转化为稳健的智能体设计
将前沿智能体技术（如规划、多步推理与工具使用、多智能体模式）产品化，构建可维护、可观测的系统
负责智能体系统的部署、监控和迭代，包括故障分析和基于实际使用情况的持续改进
为通用智能体开发的最佳实践和方法贡献技术方向和架构决策，在主管级别承担更广泛的领导职责

任职要求

5年以上构建和部署机器学习或AI系统用于实际生产用例的经验
扎实的工程基础，拥有计算机科学、机器学习、AI或相关领域的学士和/或硕士学位，或同等实践经验
深入理解现代大语言模型、提示词优化、上下文和系统级优化以及智能体系统设计
精通Python，包括编写生产级、可测试和可维护的代码
有构建将模型与外部工具、API、数据库和服务集成的系统的经验
能够在模糊的问题空间中运作，平衡研究驱动的方法与务实的产品约束
良好的沟通能力，适应客户导向或跨职能环境的工作
加分项：有使用现代生成式AI栈（如OpenAI API、商业或开源大语言模型）构建AI智能体的实践经验
加分项：熟悉智能体框架、编排层或工作流系统（如工具调用、规划器、多智能体设置）
加分项：熟悉大语言模型驱动系统在生产中的评估、监控和可观测性
加分项：有在云环境中部署和规模化运营机器学习系统的经验
加分项：有使用监督微调、基于可验证奖励的强化学习和低秩适应等方法微调或适配基础模型的经验

福利待遇

参与前沿AI智能体技术的研发与落地
与顶尖企业和政府机构合作，解决真实世界的高影响力问题
在快速发展的AI领域获得职业成长和领导力提升机会
具有竞争力的薪酬和福利待遇