About The Role

1、AI 战略制定与业务融合：主导制定公司 AGI 与 LLM 多智能体长期研发战略，深度绑定网络货运、供应链核心业务，明确技术与业务融合的核心方向，推动 AI 技术成为业务增长核心驱动力。
2、跨领域 AI 团队搭建与管理：组建并领导涵盖 LLM 微调、强化微调（RFT）、Agent 协同、多智能体控制、智能调度系统等领域的跨职能 AI 研究团队，建立高效研发体系，吸引并培养顶尖 AI 人才。
3、核心应用方向规划与落地：确定 LLM-Agent 系统在物流供应链关键场景的应用路径，包括智能客服协同、车货匹配协商、多式联运优化、库存共识决策等，制定分阶段落地计划并推动实施。
4、前沿技术研究与工程转化：牵头开展前沿 AI 技术研究，重点攻克 Agentic LLMs 在 SCM 中的共识机制、InvAgent 自动库存管理自适应系统、MARFT 多 Agent 强化微调框架、物流专属 RAG-LLM 等核心技术；推动研究成果从原型到工程化落地，实现与业务系统的深度集成。
5、学研合作与技术生态构建：与高校、科研机构建立长期合作联盟，聚焦 MARFT 框架、多智能体 LLM 架构、物流场景共识优化等前沿方向开展联合研究，构建公司 AI 技术护城河与行业影响力。
6、自研 AI 平台构建与管控：主导物流专属 LLM 平台研发，覆盖模型微调、强化微调、RAG 智能查询、Agent 协同调度等核心功能，建立标准化、可复用的 AI 研发与应用平台；管控研究项目节奏、质量与资源分配，确保核心场景（调度协作、库存一致、客服自治）模型效果达标。
7、技术沉淀与价值输出：牵头撰写高水平学术论文、技术白皮书，申请核心 AI 专利，打造公司科研影响力；定期向管理层汇报研究进展、技术突破与商业价值转化成效，为公司战略决策提供支撑。
1、计算机科学、人工智能、认知科学、应用数学等相关专业硕士及以上学历，8 年及以上 AI/LLM/AGI 领域研发经验，有物流供应链、网络货运行业 AI 落地经验优先。
2、具备扎实的 LLM 微调、强化微调（RFT）、RAG 系统实战经验，有Multi-Agent LLM 框架（如 AutoGen、LangGraph）构建与落地案例，深刻理解 Agent 协同与分布式推理架构。
3、熟悉物流供应链核心业务痛点，能将前沿 AI 技术与实际业务深度结合，具备从技术研发到商业落地的全流程把控能力。
4、具备优秀的团队建设与人才管理能力，擅长吸引顶尖 AI 人才、搭建高效研发团队，具备跨部门、跨领域协同推进复杂项目的能力。
5、拥有显著的科研影响力，具备代表性学术论文、核心技术专利或大规模 AI 项目落地成果，能引领团队开展前沿技术探索。
6、沟通表达与战略规划能力突出，擅长输出清晰的技术蓝图与商业价值分析，具备构建学研合作生态、整合外部资源的能力。

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AI研发部负责人

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