【蚂蚁星】大模型长效记忆（Long-term Memory）算法工程师

岗位职责

1. 参与大模型长期记忆系统研发，覆盖事实抽取、主体识别、时间与状态建模、冲突更新、检索排序和回答消费；
2. 基于医疗对话、体检报告、图片/PDF及IoT健康数据，建设可追溯、可纠错、可评测的用户记忆能力；
3. 参与Benchmark、badcase归因、消融及A/B实验，打通离线指标、回答质量、用户体验与安全护栏；
4. 将有效策略沉淀为可复用模块，关注效果、延迟、Token、稳定性和回滚。

任职要求

计算机、人工智能或数据科学相关专业；编程及机器学习基础扎实，熟悉Python；有LLM、Agent、RAG、信息抽取、检索排序或多模态实践者优先；重视实验设计、证据和用户安全。

特色标签

LLM、NER、Python、Retrieve-Augment-Generate、体检数据、体检记录、保险、信息抽取、健康体检单、健康咨询、内容安全、分布式训练、分流实验、医患对话、医疗、医疗问诊、召回排序、向量检索、命名实体识别、图像文本融合、图文多模态、多模态算法、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大规模预训练模型、大语言模型、实体抽取、实体识别、对照实验、对话系统、意图挖掘、持久化记忆、搜索算法、数据安全、文本生成、有留学背景、机器学习、检索增强生成、检索式生成、深度学习、用户记忆、知识图谱、知识抽取、算法工程化经验、线上实验、聊天机器人、语义检索、语义理解、跨模态、长效记忆、隐私计算