高级对话系统算法工程师
岗位摘要
负责面向AI手机、智能座舱等ToB场景的对话系统整体算法能力建设；AI Memory与用户个性化建模：构建长期用户画像、兴趣演化与上下文记忆机制；语义检索与向量数据库算法：设计高效、低延迟的语义匹配、嵌入表示与向量索引方案
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岗位职责
- 负责面向AI手机、智能座舱等ToB场景的对话系统整体算法能力建设
- AI Memory与用户个性化建模：构建长期用户画像、兴趣演化与上下文记忆机制
- 语义检索与向量数据库算法：设计高效、低延迟的语义匹配、嵌入表示与向量索引方案
- LLM对话中控算法：实现多意图识别、任务路由、安全对齐、幻觉抑制与对话状态管理
- 情景感知算法：融合设备状态、环境上下文、用户行为等多源信号，实现动态对话策略
- 个性化推荐与数据挖掘算法：基于对话日志与用户行为，挖掘潜在需求并驱动主动服务
- 主导算法从原型验证到端侧/边缘/云协同部署的全链路落地，兼顾性能、隐私与合规
- 与产品、系统架构、嵌入式及数据团队紧密协作，推动算法能力产品化与客户交付
- 持续跟踪大模型、记忆增强对话、检索增强生成（RAG）、联邦学习等前沿技术，并评估其在产业场景中的应用价值
任职要求
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业硕士及以上学历
- 3年以上NLP/对话系统/推荐系统相关算法研发经验
- 精通大语言模型（LLM）在对话系统中的应用，熟悉Prompt Engineering、微调（SFT/LoRA）、RAG、Agent框架等技术
- 在用户画像与个性化建模、向量检索与语义相似度计算、对话状态跟踪（DST）、情境感知建模与多模态上下文融合、推荐系统或行为序列建模中至少三个方向有扎实项目经验
- 熟练掌握Python，熟悉PyTorch等深度学习框架，具备良好的工程实现能力
- 有端侧部署、模型压缩、隐私保护或车载/手机端对话系统经验者优先
- 具备优秀的逻辑思维、跨团队协作能力和客户需求转化能力，能独立主导技术方案设计
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