衔远科技，让企业进入AI「自动驾驶」时代

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关于我们

衔远科技，致力于让企业进入AI“自动驾驶”时代。依托创始人周伯文教授独创性提出的“通专融合”大模型技术，构建AI原生企业级智能涌现平台，打通顶层决策至底层执行的智能闭环。

衔远大观Dynamics 专家级智能体进化平台，凭借强化学习能力，助力用户以1/5成本拥有持续进化的智能体，实现智能体自主构建的飞跃。

衔远领衔CIP 企业级AI创新与生产力系统，集成专家智能体，在供应链、建筑、营销等场景实现多智能体协同，为用户带来十倍级创新效率提升。

公司已服务建发、国贸、中建、一轻、飞鹤等标杆客户，验证多元行业商业价值。衔AI引擎，筑万企行远。

热招岗位

联系邮箱：hr-public@frontis.cn

职位名称

工作地点

工作性质
算法工程师-Agentic RL

北京

全职

岗位职责:

1.设计并研发支持大模型驱动智能体进化的强化学习平台。构建高效的环境交互、轨迹采样与分布式训练流水线，解决大模型在自定义环境中的训练效率与稳定性问题。
2.深入特定的垂直业务场景，将复杂的业务逻辑抽象为马尔可夫决策过程。设计合理的状态空间、动作空间与奖励函数，利用 RL 技术提升智能体在特定任务上的决策胜率与收益。
3.负责仿真环境的创建、接入与优化，探索Sim-to-Real 技术。利用仿真数据与合成数据驱动智能体进行 Self-Play（自我博弈），在数据稀缺场景下实现能力突破。
4.在平台中实现并优化 PPO、GRPO、DAPO 等主流 RL 算法，使其适配长链路推理与多步决策任务，提升智能体在复杂规则下的指令遵循与长程规划能力。

职位要求:

1.精通 Python/C++，具备扎实的系统编程能力。熟悉 Ray, RLlib, vLLM 或其他分布式计算/推理框架，有构建高并发环境交互系统或大规模 RL 训练平台的实战经验。
2.深刻理解 RL 核心原理。具备将 RL 应用于非标准环境的经验，例如：运筹优化、机器人控制、推荐系统、或复杂游戏 AI。
3.具备极强的数学抽象与问题建模能力，能够将模糊的业务目标转化为可优化的数学目标。熟悉运筹学或控制理论者优先。
4.熟悉 LLM 的微调与推理机制，熟悉 VeRL/OpenRLHF/Slime 等常见 RL 框架和 vllm/sglang 等常见推理加速框架。

工作地点:

北京

工作性质:

全职
算法工程师-Agent架构

北京

全职

岗位职责:

1.探索并设计前沿的智能体架构（Agent Architectures），突破现有 ReAct/Planning 模式的局限。致力于构建能够处理长上下文、具备复杂逻辑推理与自我纠错能力的智能体系统，探索多智能体（Multi-Agent）协同与元认知（Meta-Cognition）在实际应用中的落地。
2.深入理解垂直领域的复杂业务需求，将模糊的业务目标转化为可执行的专家工作流和技能（Workflow/Skill）。设计高可靠的技能调用与状态管理机制，解决大模型在长链路任务中的幻觉与执行偏差问题。
3.构建系统化的 Agent 评估体系，通过数据驱动和经验学习的方式持续优化智能体的决策质量。利用记忆机制和上下文学习等技术提升智能体在特定专业领域的表现。
4.探索如“自然语言编程”、“人机协作编程”等新型交互形态，推动智能体从简单的问答助手向具备高自主性的“数字专家”演进。

职位要求:

1.精通 Python 编程，具有扎实的算法与数据结构功底。熟悉主流的大模型应用开发框架（如 LangChain, AutoGen, LlamaIndex 等），并有构建高并发、高可用生产级应用的经验。
2.深入理解 LLM 的工作原理及其局限性，熟悉 Prompt Engineering、Context Management、Function Calling 等核心技术。了解最新的 Agent 设计模式（如 Plan-and-Solve, Self-Reflection, Hierarchical Planning）。
3.具备极强的业务抽象能力，善于将复杂的现实问题拆解为数学或逻辑问题。有在代码生成、数据分析、复杂任务规划等场景下落地 Agent 的经验者优先。
4.对 AI 技术发展保持高度敏感，能快速跟进并复现 arXiv 上的最新相关论文（如 Agent 记忆、规划算法等）。

工作地点:

北京

工作性质:

全职
算法工程师

厦门/上海/北京

全职

岗位职责:

1. 负责大宗商品物流/供应链场景的全链路算法优化，基于运筹学、机器学习、深度学习等工具对物流\供应链环节涉及的业务需求进行建模。
2. 基于大模型技术重构传统供应链预测与优化任务，结合强化学习（RL）、多智能体协同（Multi-Agent Systems）等方法提升业务指标；
3. 研发供应链垂直领域的大模型应用方案，包括动态知识库构建、业务规则注入、实时决策推理引擎开发，推动预测准确率与运营效率突破；
4. 探索大模型与运筹优化、时序预测的融合创新，构建""LLM+优化算法""的下一代供应链决策系统，应对长尾场景与不确定性风险；

职位要求:

1. 计算机/运筹学/统计学相关专业本科及以上学历
2.了解大模型、智能体相关技术及前沿技术发展趋势，参与过大模型相关项目落地。
3. 优秀的跨团队协作能力，可主导技术-业务-产研三角协同。
4. 对供应链技术变革有前瞻视野，持续跟踪LLM-Agent/Generative AI在工业场景的演进。

工作地点:

厦门/上海/北京

工作性质:

全职
前端开发工程师

北京

全职

岗位职责:

1.担任平台前端开发的核心角色，负责前端技术架构的设计、选型与搭建。
2.与UI设计师和后端工程师紧密协作，利用现代前端技术栈，高质量地实现产品界面与复杂的交互功能。
3.重点攻克与“专家Agent”的实时交互、流式数据显示、复杂知识图谱可视化等技术挑战。
4.构建可复用、可扩展、高性能的前端组件库和业务模块，提升团队开发效率。
5.持续跟进前端前沿技术，并将其应用于产品迭代，不断优化前端性能、稳定性和用户体验。

职位要求:

1.本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上前端开发经验。
2.精通React、Vue等至少一种主流前端框架及其技术生态，有大型、复杂单页应用（SPA）的实战经验。
3.熟悉TypeScript，对前端工程化、模块化有深入理解，熟练使用Webpack/Vite等构建工具。
4.对AI应用开发有浓厚兴趣，有实现流式API调用、WebSocket实时通信、或复杂数据可视化图表开发者优先。
5.具备良好的编码习惯、团队协作精神和技术探索欲，能够独立分析并解决问题。

工作地点:

北京

工作性质:

全职
后端开发工程师

北京

全职

岗位职责:

1.负责平台后端服务的设计与开发，构建稳定、可扩展、安全的后台系统。
2.设计并实现“专家Agent”的加载、调度与管理框架，支持Agent插件化和工作流编排。
3.负责企业知识库接入、非结构化数据处理、向量化存储与检索等核心功能的工程实现。
4.开发高性能API接口，支持前端与AI模型的实时、高并发交互需求。
5.与算法、前端团队协作，推动大语言模型能力的工程化落地，并负责系统的部署、监控与性能调优。

职位要求:

1.本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上后端开发经验。
2.精通Python/Go/Java等至少一种主流后端语言及其框架，熟悉Python者优先。
3.具备扎实的分布式系统理论基础，有高并发、高可用后端服务的设计和开发经验。
4.对大语言模型（LLM）应用开发有深入理解，熟悉LangChain/LlamaIndex等框架，或有向量数据库（如Milvus, Pinecone）使用经验者优先。
5.熟悉容器化技术（Docker/K8s）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）等，并有实践经验。
6.对打造平台级AI产品有强烈的热情，具备优秀的问题分析与解决能力，以及良好的团队沟通能力。

工作地点:

北京

工作性质:

全职