小红书(xiaohongshu)招聘【Ace顶尖实习生】Agent Self-Evolution via Real-World Interaction
招聘职位：
【Ace顶尖实习生】Agent Self-Evolution via Real-World Interaction 搜索同类职位
岗位职责：
探索一种自进化Agent系统，使Agent能够在真实环境中通过持续交互不断优化自身能力。不同于静态模型训练，该方向强调“生成—执行—评估—更新”的闭环过程。
关键问题包括：如何基于真实任务构建可靠的反馈信号，如何从稀疏成功案例中提取可泛化策略，以及如何避免自我强化中的分布偏移与错误积累。
平台提供多场景Agent执行环境与完整轨迹数据，使得自进化机制可以在真实任务中验证。该方向旨在推动Agent从“被动能力载体”向“主动学习系统”转变，是实现长期智能演进的重要路径。
任职要求：
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种编程语言；
3、扎实的机器学习/深度学习理论基础，有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法项目经验；
3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先；
5、在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先；
6、在顶级学术会议或期刊发表论文，或ACM编程竞赛/机器学习等竞赛获奖；
7、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
探索一种自进化Agent系统，使Agent能够在真实环境中通过持续交互不断优化自身能力。不同于静态模型训练，该方向强调“生成—执行—评估—更新”的闭环过程。
关键问题包括：如何基于真实任务构建可靠的反馈信号，如何从稀疏成功案例中提取可泛化策略，以及如何避免自我强化中的分布偏移与错误积累。
平台提供多场景Agent执行环境与完整轨迹数据，使得自进化机制可以在真实任务中验证。该方向旨在推动Agent从“被动能力载体”向“主动学习系统”转变，是实现长期智能演进的重要路径。
任职要求：
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种编程语言；
3、扎实的机器学习/深度学习理论基础，有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法项目经验；
3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先；
5、在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先；
6、在顶级学术会议或期刊发表论文，或ACM编程竞赛/机器学习等竞赛获奖；
7、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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