【岗位说明】让大模型在财税场景里真正"干活"和"答得准"——不只是聊天，而是能自己拆解任务、查知识库、调用工具、完成一整套业务流程（比如自动核对一套申报数据、基于政策原文回答企业提问）。【岗位职责】 你将做什么1. 把业务问题翻译成可解的数学问题：例如"如何为企业匹配更优的税务方案""如何校验一张发票的合规性"，抽象成图论、线性规划、决策模型等形式并求解。2. 设计和开发AI Agent：让大模型能规划步骤、调用工具、完成多步任务，而不只是一问一答。3. 让Agent会协作、能记住上下文：多步骤任务流程的自动编排、多个AI角色分工配合、长流程中的记忆与上下文管理。4. 配备套设施与评测体系：场景知识库、工具集、工具接口标准（MCP）、可复用能力模块（Skill）的建设与迭代；设计端到端评测方法与指标。【岗位要求】我们期待你1. 27届硕士学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计等相关专业；2. 熟悉Python或Java，算法与数据结构基础扎实，代码写得清楚、能跑通、有基本工程规范。3. 理解大模型的基本原理与能力边界，知道什么时候该用模型、什么时候该用规则或算法。4. 学习能力强、逻辑清晰，能独立定位并解决技术问题，能读英文技术文档和论文。5. 愿意深入理解业务，能和算法、产品、业务同学顺畅协作。6. 至少熟悉一个方向的数学建模（图论、线性规划、概率统计建模、马尔可夫决策过程等），并能把它用到真实问题上。【加分项】 · 有AI竞赛、开源贡献、论文发表或相关实习经历。· 用过AI编程工具（Claude Code、Trae、CodeBuddy等）辅助真实开发。· 用过Agent开发框架（LangGraph、AutoGen等），搭过哪怕一个能跑通的多步骤Agent。· 了解Agent常见组件：提示词工程、上下文管理、工具调用、多智能体协作。· 了解模型微调方法（SFT、DPO、GRPO等）。