TGT专项- 基于强化学习与多Agent架构的一站式采购助手

1、负责研发可直面B端客户的采购助手，具体而言，对当前采购助手已试点客户的交互数据进行分析与问题归类，对沟通模式尝试聚类，以对话树工作流与自由规划相结合的方式，不断完善采购助手对确定与不确定的采购沟通模式的适应性； 2、抽象、梳理可能的工具调用全集，选定高频使用工具，适配采购助手； 3、实现、评估DeepSearch模式对采购助手与商品数据交互效果的增益； 4、基于强化学习，对前述模型的工具使用与RAG能力进行调优； 5、探索客户仿真大模型，用于合成更丰富的采购沟通数据，从而强化采购助手对多样性对话动态的泛化能力；

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业；系统化的机器学习基础素养，有深刻的、问题驱动式的模型训练与调试能力； 2、NLP/CV/大模型基础知识扎实，熟悉或能快速上手类似hftransformers的相关建模工具； 3、有NLP/CV/ML领域顶会论文投稿或中稿，或深度参与同论文研究深度相当的研究/实践项目经历，有复杂Agent（如UIAgent、AI科学家等）研究或开发经历者优先； 4、有较强的业务问题抽象能力，有耐心、责任心。