蚂蚁集团-财富AI Lab-Agent 记忆与推荐系统工程师
Company Antgroup
Focus Tech · Backend
Location 北京, 杭州
Published September 22, 2026
岗位职责
- 负责新一代AI Agent Memory系统的架构设计、核心模块研发与系统演进，建设支持长期记忆、会话记忆、任务记忆的统一记忆平台；
- 负责基于记忆的个性化与主动服务推荐系统建设，将用户长期记忆、实时行为与场景上下文转化为可用的用户理解，支撑Agent在合适的时机主动推荐内容、服务与产品，设计时机判断、候选召回、排序决策与触达的完整链路；
- 负责记忆系统与Agent运行框架的深度集成，设计记忆读写接口、触发机制、上下文组装与压缩策略；
- 设计并优化记忆的写入、整合、检索、更新、压缩与遗忘全链路，支持版本化、可回溯与证据溯源；
- 建设记忆与推荐系统的自进化机制，打通用户反馈信号的采集、归因与回流，支撑记忆内容、召回策略与推荐及服务策略基于真实反馈持续自动迭代，并保证过程可控、可回滚。
任职要求
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计算机、软件工程等相关专业，本科及以上学历；
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具备扎实的后端或平台研发经验，有较强的架构抽象、接口设计与工程落地能力，主导过供多个团队使用的框架或平台者优先；
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熟悉Java/Python/TypeScript语言中的一种，具备良好的代码质量意识与工程规范；
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有Agent框架或Harness的实际研发或深度使用经验（如Claude Agent SDK、Codex、DSH等），理解其上下文管理、工具调用、状态管理等内部机制；
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理解Embedding、RAG、Context Engineering、长期状态管理等大模型应用核心问题，熟悉记忆抽取、召回排序、更新、压缩与遗忘中的一个或多个方向；
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了解推荐系统的基本架构（召回、排序、重排、特征与样本链路），对大模型/Agent与推荐系统的结合（如LLM用户建模、生成式推荐、Agent主动服务）有思考或实践者优先；
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能够从系统与算法结合的视角分析和优化效果、延迟、成本与可扩展性，有真实复杂线上系统经验者优先。 加分项
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参与过Mem0/MemOS/Letta等Memory项目或主流开源Agent框架，对社区主流Memory方案有深入理解，有开源影响力或代表性技术成果；
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研究过Claude Code、Codex、ChatGPT等产品的记忆机制，或有编程Agent、桌面端Agent、本地优先应用的研发经验；
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有大模型评测平台、实验平台、链路追踪系统，或用户画像、特征平台的建设经验；
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有大规模搜广推系统的研发经验，或做过主动触达、消息推送、智能助理主动服务等"时机+内容"决策类系统；有金融等强合规场景的推荐经验更佳。
岗位标签
NEW
特色标签
AI代理、Docker、Elasticsearch、Java、JVM、Kafka、MySQL、Python、Redis、Spring、上下文摘要、上下文精简、个性化推荐、云服务、保险、候选召回、内容、内容召回、分布式经验、反洗钱、合规、向量嵌入、基础设施、多模态算法、大数据、大模型算法、持久记忆、排序决策、排序模型、推荐、推荐算法、搜索/推荐/广告经验、支付、数据安全、数据挖掘、文本嵌入、智能体、智能推荐、机器学习、架构设计经验、检索增强、检索增强生成、深度学习、理财、知识图谱、研发效能、算法工程化经验、自我迭代、自然语言处理算法、自适应优化、记忆平台、记忆框架、金融、长时记忆、风控