1.设计并实现基于大语言模型的多智能体(Agent)架构，用于简历解析、职位理解与对话交互. 2.负责人岗匹配模型的训练、评估与迭代，持续提升召回-排序效果。 3.搭建并维护职位、简历、测评等数据管道与特征工程，为模型提供高质量输入。 4.与后端工程师协作完成模型推理服务化、线上部署和 AB 测试，跟踪核心业务指标。

1.计算机、数学、统计等相关专业硕士及以上，扎实的算法与编程基础。 2.2年以上机器学习/NLP/推荐系统研发经验，熟练使用PyTorch 或 TensorFlow。 3.有大语言模型或 Agent 工作流落地经验，熟悉 Prompt 设计、上下文管理和推理优化。 4.精通 Python，熟悉数据处理(Spark/Flink)与容器化部署(Docker/K8s)。 5.加分项:有人岗匹配或招聘推荐场景实践，顶会论文/竞赛奖项/开源贡献。