1. 参与工业大模型的设计、优化与训练，推动模型性能和应用场景的创新； 2. 开展多智能体优化和工业知识认知架构设计相关研究，探索智能体协作、决策、自演化机制； 3. 应用强化学习（RL）方法解决复杂问题，并推动其在多智能体和大模型中的应用； 4. 持续跟踪多智能体技术和工业领域的前沿动态，和实验室各团队充分沟通，形成工业全局流程观，提出交叉融合颠覆性技术方案。

1.博士及以上学历，具有扎实的深度学习、NLP和知识图谱基础； 2.动手和编程能力强，熟悉python/c++等编程语言，熟练使pytorch/tensorflow/huggingface等深度学习框架； 3.具有NLP或视觉相关项目的实践经验； 4.在领域内的国际权威期刊/顶会发表过论文或者在重要数据集的leaderboard上排名靠前者优先； 5.具有强烈的自我驱动能力，良好的沟通和团队合作能力。