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职位搜索/快手/AI Agent研发工程师(上下文工程方向)
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快手 (Kwai)

职位信息

浙江省-杭州市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

NLP信息检索RAGLLM向量数据库Agent系统Embedding模型
💡

核心评价

前沿AI技术岗,大厂平台,高成长潜力,薪资竞争力强,WLB需平衡。

AI Agent研发工程师(上下文工程方向)

🤖 AI 估测:¥30K-50K

发布时间:18 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是快手公司的AI Agent研发工程师,专注于上下文工程方向
你将负责RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,设计和实现Agent的长记忆机制,并深入研究向量检索、语义分块等底层技术,以提升AI Agent的交互体验和生成质量
这是一个专注于前沿AI技术落地和系统优化的工程岗位

✓工作职责

负责 RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,包括检索策略、召回排序、知识融合等关键环节,持续提升生成质量和准确性
设计和实现 Agent 长记忆机制,支持跨会话的信息持久化、记忆检索与更新,提升 Agent 的长期交互体验
深入研究上下文工程底层技术,探索向量检索、混合检索、语义分块、查询改写等方向的效果优化
关注 Agent 系统的整体技术演进,理解工具调用、规划执行、多智能体协作等核心机制,从上下文工程视角为 Agent 能力提升提供支撑
跟踪上下文工程及 Agent 领域最新研究进展,快速验证和落地前沿技术方案
建立效果评估体系,通过实验和数据驱动的方式持续迭代优化 RAG 和记忆系统的表现

⭐最低要求

本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先
熟悉至少一种编程语言(如 Python、Golang、Java 等),掌握常用数据结构与算法,具备良好的编程基础
对 RAG 技术有深入理解,熟悉主流 Embedding 模型、向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等)及检索方案
了解 LLM 技术原理及 Agent 系统核心机制,对上下文管理、工具调用、记忆机制等有一定认知
有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术
积极主动,注重效果导向,能够独立设计实验方案并推动优化落地

👍优先资格

有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分
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