飞书办公场景的企业级AI Agent智能体平台构建

Responsibilities

1、Memory质量与演化：企业多源异构数据理解难度大，Memory的生产、消费与持续进化链路尚不成熟；现有学术Benchmark与真实办公场景存在较大差距，难以有效指导工程实践； 2、全模态流式内容理解：会议场景要求对音视频、文档、参会人上下文进行实时全模态理解，Streaming Omni能力的稳定性与泛化性是核心技术瓶颈； 3、评测体系的区分度与规模化：如何从海量线上Query中动态筛选出具有能力区分度的测试样本，并通过自动化手段生成覆盖全面、可校验的评分标准（Rubrics），以支撑天级别迭代，是工程与算法的双重挑战； 4、通用Agent框架的动态适配：Agent框架与多业务场景的动态适配、跨场景排序因子融合、奖励工程的训练数据稀缺，以及Memory的结构化与跨任务迁移，均是企业级智能体规模化落地的关键障碍。

Requirements

1、2027届毕业，获得博士学位，计算机科学、人工智能、自然语言处理、语音与多模态等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，对ASR/TTS、说话人识别、Omni-Mode等领域有一定理论积累和强烈的探索热情； 3、具备良好的工程实践能力，熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），了解LLM推理部署、Agent框架等相关工具链； 4、对会议智能化场景有深入思考，能够结合实际业务需求，自主探索数字分身在实时摘要、发言模拟、个性化风格复刻等方向的创新解决方案； 5、具备优秀的学习与分析能力、跨团队沟通协作能力，能在多角色协同的研究环境中高效推进工作

Who this role is for

博士

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