Agent记忆强化算法工程师
岗位摘要
深入理解产品需求，聚焦Agent的记忆管理问题（如长期记忆存储、知识更新、冲突解决等），拆解技术路径并迭代算法方案；设计并优化记忆管理模块的预训练/后训练策略（如监督学习、强化学习），提升模型的长期记忆能力与知识一致性
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岗位职责
- 深入理解产品需求，聚焦Agent的记忆管理问题（如长期记忆存储、知识更新、冲突解决等），拆解技术路径并迭代算法方案
- 设计并优化记忆管理模块的预训练/后训练策略（如监督学习、强化学习），提升模型的长期记忆能力与知识一致性
- 开发记忆检索、压缩、更新机制，优化长期上下文处理效率
- 利用RL方法（如PPO、Actor-Critic等）优化智能体的记忆调用、知识沉淀与遗忘机制，提升规划与反思能力
- 主导记忆数据的采集、清洗与评估流程（人工/自动化），推动高质量记忆数据迭代
- 构建自动化评测工具，量化评估记忆模块的性能（如知识留存率、冲突解决准确率），加速模型调优
- 设计记忆管理模块（如外部记忆库、知识图谱接口），补足单模型在长期记忆与动态更新中的短板
任职要求
- 熟悉LLM优化技术（蒸馏、量化），具备端侧模型训练/部署经验者优先
- 精通记忆管理相关技术（如Transformer-XL、Memorizing Transformers、RAG），或长期上下文处理方案
- 掌握Alignment方法（SFT、RLHF、DPO），能应用于记忆对齐与冲突消解，熟练使用强化学习框架优化记忆机制
- 具备出色的实验设计、数据分析与问题解决能力，能通过AB测试驱动迭代
- 在记忆增强LLM领域（如知识持续学习、记忆压缩）有项目经验或开源贡献者优先
- 发表过顶级会议论文（ACL、NeurIPS、ICLR等），主题涉及记忆管理、长期依赖建模者优先
- 熟悉知识图谱、数据库技术，或有构建外部记忆系统的经验者优先
- 具备多模态模型（视觉-语言记忆）研究背景者优先
- 扎实的机器学习基础（自监督学习、表示学习），能灵活适配不同训练范式者优先
加分项
- 在记忆增强LLM领域（如知识持续学习、记忆压缩）有项目经验或开源贡献
- 发表过顶级会议论文（ACL、NeurIPS、ICLR等），主题涉及记忆管理、长期依赖建模等
- 熟悉知识图谱、数据库技术，或有构建外部记忆系统的经验
- 具备多模态模型（视觉
- 语言记忆）研究背景者优先
- 扎实的机器学习基础（自监督学习、表示学习），能灵活适配不同训练范式
- 张女士 刚刚活跃
福利待遇
- 薪资范围30-60K，16薪制
- 工作地点位于上海徐汇区西岸智塔西塔楼，办公环境优越
工作地址
上海徐汇区西岸智塔西塔楼30F
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