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高级算法工程师（记忆增强方向）

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地点：北京薪资：薪资未公开日期：2026-01-29

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

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
具备良好的跨团队协作与沟通能力