深度原理 (Deep Principle),成立于 2024 年,是一家全球領先的 AI for
Chemistry/Materials 科技創(chuàng)新公司,致力于通過人工智能技術加速材料化學創(chuàng)
新。公司核心旨在融合人工智能(AI),量子化學(Quantum Chemistry)和高通量
實驗(HTE)技術, 通過生成式 AI 和第一性原理計算在化學反應中的應用,形成
多級、多精度的工作流程,顛覆傳統(tǒng)“自上而下實驗試錯”的化學材料發(fā)現模式,
在極短時間內完成材料發(fā)現、性質預測、配方優(yōu)化、可控實驗的流程閉環(huán),顯著
加速化學材料研發(fā)創(chuàng)新。
工作職責:
1、設計與實現可擴展的 LLM Agent 架構,涵蓋任務規(guī)劃(Planning)、工具調用(Tool Usage)、記憶(Memory)、多智能體協(xié)作(Multi-Agent)等核心能力;
2、構建系統(tǒng)級評測基準(自動化指標 + 人工評估 + A/B 實驗),持續(xù)監(jiān)控并調優(yōu) Agent 在準確性、穩(wěn)定性、延遲與成本等多維度的表現;
3、與算法、產品、數據及業(yè)務團隊緊密配合,推動 Agent 在實際場景的落地;
4、使用 MQ、RAG 檢索服務、向量數據庫、分布式 KV/Cache、微服務治理等組件,確保產品高吞吐與高可用;
任職要求:
1、計算機科學等相關專業(yè),本科及以上學歷,具備扎實的數據結構與算法基礎;
2、精通 Python / Go / Java / C++ 任何一種語言,有1年以上的扎實后端系統(tǒng)開發(fā)經驗,有大型項目開發(fā)經驗者優(yōu)先;
3、熟悉微服務架構,熟悉各類數據庫的核心原理與用法,掌握常用的分布式系統(tǒng)的中間件;
4、優(yōu)秀的系統(tǒng)設計與問題定位能力,良好的溝通協(xié)作與自驅動力,愿意在快速迭代中持續(xù)優(yōu)化并輸出高質量代碼。
加分項:
1、對AI/大語言模型有了解,或持有強烈的好奇心與學習熱情,愿意快速掌握新技術并應用到實際業(yè)務中。
2、熟悉至少一種主流 Agent 框架(LangChain / LangGraph / AutoGen 等),有完整的 pipeline 架構、評測與調優(yōu)實戰(zhàn);