GUI Agent实习生— 环境合成与RL训练方向

GUI Agent实习生— 环境合成与RL训练方向武汉校招实习算法类职位描述1. 跟踪和调研 GUI Agent、Computer-Use Agent、Mobile Agent、Web Agent 等方向的前沿技术，重点关注环境合成、任务生成、自动评测、轨迹数据构建、RL/RLVR 训练等相关方法和开源项目； 2. 参与 GUI Agent 任务环境合成与可验证评测体系建设，包括移动端 / Web / 桌面任务环境设计、模拟应用构建、任务模板设计、状态建模、mock backend、任务完成判定、verifier / reward 信号设计等； 3. 参与 GUI Agent 数据与 RL 训练闭环建设，包括任务生成、轨迹采集、数据筛选、失败案例分析、困难样本挖掘、rollout 数据分析、训练环境接入和策略效果评估，持续提升模型任务完成率、泛化性和执行效率。职位要求1. 在读本科高年级、硕士或博士，计算机、人工智能、软件工程、自动化、电子信息、数学等相关专业优先；对 GUI Agent、Computer-Use Agent、多模态大模型、强化学习、环境合成、自动化评测等方向有较强兴趣，愿意持续跟踪前沿论文和开源项目； 2. 具备优秀的编程和工程实现能力，熟练掌握 Python 或 C++，熟悉 PyTorch 等至少一种深度学习框架；具备良好的实验分析和文档表达能力，能够独立阅读论文、复现方法、分析实验结果并沉淀技术方案； 3. 了解或熟悉至少一种自动化、环境构建或 Agent 开发相关技术，例如 Playwright、Selenium、ADB、uiautomator2、Appium、FastAPI、Docker 等，能够参与 GUI 任务环境、评测工具或数据生产流程建设； 4. 每周实习 4 天及以上，实习周期 4 个月及以上优先；有 GUI Agent、多模态大模型、强化学习、自动化评测、Code Agent 工具使用、算法竞赛或高水平论文经历者优先。投递