岗位描述
负责 Agentic Model 的训练方法、能力提升与数据合成体系研究，探索大模型在自主决策、规划与工具调用等方面的强化路径，包括但不限于： 1. 针对Agentic模型的训练特点，探索Agentic数据的合成策略与后训练数据配比策略，探索稳定高效的Agentic RL 方案，持续迭代模型在Agent场景的应用性能； 2. 应用并改进Agentic RL算法，提升模型在代码场景中的成功率和鲁棒性； 3. 将业务突破转化为学术成果，支持在 NeurIPS、ICLR、ICML 等顶会发表高质量论文，或推动相关算法在社区的开源，建立行业影响力。