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職位目標
我們需要一位在多模態AI Agent領域有實戰經驗的專家，專注提升GUI智能體（桌面/網頁自動化） 在復雜環境中的性能。您將核心優化Agent的規劃推理（Planning）、任務落地（Grounding）及檢索增強生成（RAG） 模塊，推動任務執行成功率和泛化能力突破。
核心職責
1、RAG系統優化；
1）設計融合視覺與GUI結構化數據（UI樹/HTML）的輕量化RAG方案；
2）開發高精度指令-動作匹配機制，降低大模型依賴；
3）構建動態知識庫應對界面頻繁變更場景；
2、Planning & Grounding 開發；
1）創建強魯棒性分層規劃框架（Hierarchical Planning），支持實時任務重規劃；
2）建立指令-動作映射模型（如“上傳文件” → 具體點擊/輸入序列）；
3）采用模仿學習（IL）強化動作決策穩定性；
3、模型調優與落地
1）調優視覺語言模型（VLMs）的GUI元素識別與跨屏推理能力
2）開發數據合成策略解決訓練數據稀缺問題
3）定義可量化的評估指標（任務成功率/響應延遲）并推動工程落地
任職要求
必須條件：
項目經驗 > 理論背景：
1、3年以上AI模型開發經驗，獨立完成過2個以上端到端Agent項目；
2、精通RAG架構優化（非僅使用現成方案）；
3、有Planning & Grounding模型開發履歷（提供案例簡述）。
工程能力優先：
1、掌握PyTorch/TensorFlow大規模訓練，熟練處理GUI數據結構（DOM/可訪問性樹）；
2、具備在有限算力（如消費級GPU）實現高效推理的優化能力。
優先條件：
1、有Selenium/Playwright等自動化框架二次開發經驗；
2、通過RLHF等技術解決過GUI動作失效問題；
3、發表過Agent/Planning相關論文或開源高星項目。
團隊協作
1、與工程團隊協作建立輕量化測試管道（非高保真仿真）；
2、主導制定GUI Agent性能評估標準；
3、指導初級成員完成模塊迭代。