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字节跳动
AI Agent记忆系统工程师/架构师-基础设施
立即应聘

AI Agent记忆系统工程师/架构师-基础设施

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
RAG
GO
多模态
大模型
向量索引

AI 估算 · 30k–60k

字节跳动高级技术岗,深圳AI方向薪资竞争力强,月薪30K-60K合理。

职位详情

关于这个职位

该职位负责构建新一代AI Agent记忆系统基础设施,包括记忆存储、索引、检索、更新等核心模块,支撑大模型应用的长期记忆与个性化交互

你将与模型、应用、平台团队协作,推动记忆能力落地,并参与技术规划与创新
这是一个深入AI基础设施前沿、兼具系统与算法挑战的岗位

最低要求

计算机、人工智能、数据科学等相关专业,本科及以上学历

具备扎实的分布式系统、数据库、检索系统或人工智能基础设施相关经验,有较强的系统设计与工程落地能力
熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种,具备良好的代码质量意识与工程规范
理解大模型应用中的核心技术问题,包括但不限于Embedding、RAG、Context Engineering、检索增强、长期状态管理等
熟悉记忆(Memory)相关关键技术中的一个或多个方向:记忆抽取与表征、向量/图索引、召回与排序、记忆更新、压缩与遗忘、多模态记忆融合
能够从系统与算法结合的视角分析和优化效果、延迟、成本与可扩展性,有真实复杂系统经验者优先

工作职责

负责新一代AI Agent Memory基础设施的架构设计、核心模块研发与系统演进,建设支持长期记忆、会话记忆、任务记忆等能力的统一记忆平台

面向海量数据、低延迟和高可用场景,设计并优化记忆系统的写入、存储、索引、检索、更新、压缩与遗忘机制,支撑在线推理与个性化交互
围绕大模型、Context Engineering与数据管理的交叉问题,探索记忆表征、召回排序、冲突消解、摘要融合、记忆生命周期管理等关键技术
设计支持文本、图像、音频、行为等多模态信息的统一记忆模型与处理流程,提升Agent在复杂场景下的长期一致性、个性化与任务完成效果
与模型、应用、平台等团队协作,推动Memory能力在真实业务中的落地,并从效果、成本、延迟、稳定性和安全性等维度持续优化系统,跟踪技术前沿方向,参与制定AI Agent Memory服务的中长期技术规划,推动关键能力演进与技术创新

优先资格

有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验

参与过Mem0/MemOS/MemU等相关开源项目,对社区主流Memory方案有深入理解
在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果
有多模态信息处理、在线推理系统、个性化Agent或长期用户状态建模经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术方向:AI Agent记忆系统是LLM落地的关键基础设施,技术壁垒高、前景广阔
  • 大厂平台:字节跳动资源丰富,团队优秀,有真实业务场景和海量数据
  • 系统与算法结合:既能深入底层系统架构,又能接触最新AI算法,技能提升快
  • 薪资竞争力强:字节对核心技术岗位的薪酬和期权通常很优厚
  • 技术要求极高:需要同时具备分布式系统、数据库、AI算法等多领域深度,学习曲线陡峭
  • 技术迭代快:大模型领域日新月异,需要持续跟踪前沿并快速落地,工作节奏可能较快

缺点 / 挑战

  • 业务压力大:作为基础设施,需要支撑高并发、低延迟在线服务,问题排查和优化难度大
  • 适合对AI基础设施有热情、具备系统与算法综合能力、喜欢挑战高难度技术问题的资深工程师或架构师

角色解读

  • 从技术专家成长为AI基础设施领域的架构师,主导下一代记忆系统设计
  • 向AI Agent全栈方向发展,结合模型、算法与应用,成为技术负责人
  • 在字节跳动内部横向流动,参与更多AI基础平台或业务创新项目
  • 设计并实现AI Agent的核心记忆系统,包括存储、索引、检索、更新等模块,支撑长期记忆与个性化交互
  • 优化系统在高并发、低延迟场景下的性能,解决海量数据的实时处理与压缩遗忘问题
  • 探索多模态记忆融合、上下文工程等前沿技术,提升Agent在复杂任务中的一致性
  • 与其他团队协作推动记忆能力落地,持续跟踪技术趋势并参与长期规划
  • 扎实的分布式系统与数据库经验,具备系统架构设计能力
  • 熟悉Go、Java、Python或C++,有高质量代码习惯
  • 深入理解大模型应用技术栈,如Embedding、RAG、Context Engineering
  • 掌握记忆相关技术(向量索引、召回排序、记忆更新等)或有多模态处理经验

申请策略

  • 在简历和面试中强调系统性思维,展示如何平衡效果、延迟、成本等约束
  • 提前了解字节跳动的AI基础设施布局,思考记忆系统在抖音、飞书等场景中的具体价值
  • 突出与记忆系统、分布式存储、检索系统相关的项目经验,量化性能指标(如延迟、吞吐量)
  • 强调对大模型技术的理解,包括RAG、Embedding、Context Engineering的实际应用案例
  • 如有开源贡献(如Mem0等)或相关论文,务必突出
  • 展示系统设计能力,比如架构图、关键决策和权衡分析
  • 补充向量数据库(如Pinecone、Milvus)和图数据库的使用经验
  • 深入理解记忆生命周期管理(压缩、遗忘、融合)的算法与系统实现

面试指南

  • 系统设计题:明确需求(规模、延迟、一致性),拆分子系统(写入、索引、存储、检索、更新/遗忘),讨论权衡(如内存 vs 磁盘、精确 vs 近似),给出可扩展方案
  • 算法题:先定义问题(如记忆召回),结合业务场景分析,对比不同方法(如向量搜索 vs 图搜索),给出推荐并解释原因
  • 优化题:从瓶颈分析入手,考虑缓存、异步、压缩、分级存储等策略,评估收益与成本
  • 请设计一个支持长期记忆的Agent记忆系统架构,如何实现分层存储和遗忘机制?
  • 对比向量索引(如HNSW)与图索引在记忆检索中的优缺点,如何选择?
  • 如何优化记忆系统的写入吞吐和查询延迟?请结合具体场景
  • 多模态记忆融合时,如何处理文本、图像、行为等不同模态的对齐和冲突?
  • Context Engineering中如何动态控制记忆上下文窗口?

匹配度报告

71
综合匹配度

核心AI基础设施岗位,前沿技术栈,薪资优厚,但工作节奏快且WLB一般。

适合人群
最适合追求前沿技术成长、高薪回报、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动为已上市巨头,薪资水平在行业中处于第一梯队,福利完善(如五险一金、补充医疗、免费三餐等),该岗位作为核心技术岗,薪酬极具竞争力。

薪资信号偏高 (30K-60K/月)

成长发展匹配

90较高

该岗位专注AI Agent记忆系统这一前沿技术方向,涉及大模型、分布式系统、多模态等现代技术栈,成长空间巨大;但JD未明确提及导师制或晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈分布式系统、大模型、RAG、Embedding、Context Engineering、向量索引、多模态、Go、Java、Python、C++
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

字节跳动通常是现场办公,深圳科技园地段,未提及弹性工作或WLB信号,互联网大厂通常有一定加班文化,但JD未明确说明。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI Agent记忆系统属于高速增长赛道,技术价值高,能推动AI应用落地,社会影响力中性;字节跳动创新氛围浓厚,但未提及具体社会使命感。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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