大模型算法工程师(27届校招)_BCSC

Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch.

• 参与AI Agent服务平台的核心算法能力建设，协助完成Agent运行时框架（Agent Harness）与上下文工程（Context Engineering）相关功能的迭代与优化。
• 参与Agent性能评测框架的搭建与维护，协助完成评测任务自动生成、自动化判分、澄清式交互等模块的开发与测试。
• 参与多智能体协作系统的维护与增强，配合设计面向自动化编译、测试等业务场景的Agent能力方案。
• 探索长时域Agent规划方案，参与业务Skill的构建、验证与测试方法的研究与落地。
• 参与大模型后训练优化方案（SFT、DPO、ORPO等）在业务场景中的测试与落地实施。
• 参与算法从实验到上线的全流程，协助建立Bad Case归因、版本对比与持续迭代评测体系。

• 计算机、人工智能等相关专业，2026届硕士及以上学历；
• 熟悉大模型基础原理（Transformer架构、预训练-微调范式等），了解至少一种主流大模型（如Llama、Qwen等）的使用方式；
• 熟悉PyTorch、Hugging Face Transformers等常用深度学习框架与工具库，有实际训练或微调经验；
• 了解至少一种大模型对齐算法（如SFT、DPO、PPO等），了解其基本原理与适用场景；
• 了解Agent基本概念（如ReAct、Tool Calling等），接触过至少一种Agent开发框架（如LangChain、LlamaIndex等）；
• 接触过vLLM等推理引擎，有模型服务化部署经验者优先；
• 有阅读前沿论文并复现的能力，有顶会论文或开源项目贡献者优先（加分项，非必需）；
• 具备良好的沟通协作能力与自驱力，能够快速理解业务需求并转化为技术方案。

博世集团网上招聘数据处理同意声明 

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