平台资深软件工程师
岗位摘要
端到端负责上下文与记忆领域中大型且模糊的问题，从设计到生产，包括后端系统、检索与记忆算法以及证明其有效的评估；架构核心原语，使代理能够检索、存储并推理长期和跨会话上下文，包括知识库检索、向量存储和记忆策略
岗位职责
- 端到端负责上下文与记忆领域中大型且模糊的问题，从设计到生产，包括后端系统、检索与记忆算法以及证明其有效的评估
- 架构核心原语，使代理能够检索、存储并推理长期和跨会话上下文，包括知识库检索、向量存储和记忆策略
- 设计并维护记忆与检索质量的评估方法，包括在客户发现之前捕获回归的评分标准和基准
- 制定团队其他工程师采用的技术标准，无论是架构模式、评估实践，还是部分系统故障下的失败处理方案
- 与软件工程师和机器学习工程师同行在同一路线图上合作，并在记忆与上下文交叉之处，协调AIS其他工作流（编排、评估与监督、系统优化）
- 调试并解决与上下文和记忆相关的最严重生产问题，包括错误检索、跨租户上下文陈旧或泄漏，以及规模化下的相关性下降
任职要求
- 8年以上工程经验，并有多年端到端负责生产系统的记录，而不仅仅是实现其他团队分配的范围明确的工作
- 直接经验涉及现代AI系统底层的机器学习与信息检索问题，如嵌入、向量搜索、检索增强生成、微调或代理记忆架构，并具备针对给定问题在它们之间进行选择的判断力
- 能够同时负责技术栈两侧。无需在软件工程与应用机器学习两方面同样深入，但需各有足够广度，以便无需等待专家即可做出良好决策
- 精通Python，并具备生产机器学习与代理系统所运行基础设施的经验（容器、云平台和CI/CD）
- 有制定技术标准的记录，这些标准比其最初构建的项目存续更久，并通过设计评审、技术写作或直接指导软件和机器学习工程师，影响超出自己团队范围的决策
- 有在高速增长初创公司扩展产品的经验
- 有在生产中使用代理编排框架和多代理系统的经验
- 有对开源代理AI项目的贡献