岗位职责
- AI 搜索系统研发:探索面向 AI Native 应用的 AI 搜索系统,构建非结构化检索与结构化智能检索的能力,推进大规模数据下的 AI 搜索技术攻关;
- AI Memory:负责 AI Memory 系统的架构设计与研发,构建 Agent 可调用的长期记忆、个性化记忆等,让 Agent 更加智能,帮助 Agent 不断进化;
- 数据索引:负责网页、图片、文档等全网/多模态数据及行业高质量知识库的索引收录、理解、建库与索引设计,构建高时效、高质量、高召回的数据索引体系;
- 大模型应用工程化:将大模型、向量检索、知识图谱等技术深度融合到搜索 / Memory / MCP 链路中,推进平台化建设,沉淀可被上层 AI 应用复用的统一能力底座。
任职要求
【核心要求】
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计算机相关专业,3 年以上研发经验,精通 Java / C++ / Python 至少一门,基础功底扎实;
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具备以下任一方向的深度经验:
- AI 数据方向:主导过大规模数据收录、清洗、理解、建库工作,熟悉网页/多模态数据处理链路,了解面向大模型的数据工程(预训练语料、SFT 数据、RAG 知识库等);
- 大模型应用方向:有生成式搜索、Agent、RAG、Tool Use / MCP / Function Calling、NL2SQL 等大模型应用研发落地经验,熟悉 LangChain / LlamaIndex 等框架,了解大模型推理优化;
- AI 搜索 / Memory 方向:有搜索引擎(网页/图片/视频)、向量检索、索引架构研发经验,或参与过 AI Memory、事实库、知识图谱、RAG 系统建设。
【加分项】
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熟悉 TensorFlow / PyTorch / vLLM / SGLang 等主流框架,了解 MLSys 前沿技术;
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有大模型推理优化、长上下文、Agent Memory 系统相关经验;
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在搜索、推荐、NLP、知识图谱等顶会(SIGIR / ACL / KDD / NeurIPS 等)有论文发表,或在开源社区有贡献;
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对 AI Native 应用有前瞻判断和强烈热情,具备良好的逻辑思维与创新能力;
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良好的沟通与跨团队协作能力,强责任感与执行力。
特色标签
C++、Java、Python、个性化推荐、云计算、人工智能搜索、内容生成、多媒体搜索、大数据、广告、推荐、推荐系统、搜索、搜索/推荐/广告经验、搜索平台、智能交互、智能检索、智能研发、机器学习框架、架构设计、架构设计经验、检索系统、海量数据、深度学习框架、生成模型、电商、研发效能、系统设计、跨模态检索