Agent Harness工程师

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负责设计和落地长文本、长语音、长时序内容的记忆系统,攻克大模型长内容理解的技术瓶颈,并在记忆成本、检索效率、响应速度之间做出合理权衡;同时还要具备跨团队协作能力,把抽象的算法能力转化为真正可用的产品功能。
  • 团队实力强劲,行业头部公司联创再创业
  • 产品未来发展前景广阔

关于我们的客户

核心能力
1.具备 long memory / long context 相关实战经验,能独立设计并落地长文本、长语音或长时序内容的记忆系统。
2.深入分析大模型在长内容理解中的技术瓶颈,并通过算法优化或工程引导提升整体处理效率与效果。
3.具备扎实的工程化能力,能够在记忆成本、检索效率、响应速度之间做出合理权衡,支撑真实高并发内容场景。
4.具备良好的跨团队协作能力,能将抽象算法能力转化为实际产品功能。

加分项
1.有内容型 AI 产品(如语音记录、笔记、知识管理、个人助理等)的 Agent / 大模型落地经验。
2.掌握长上下文优化技术(分层注意力、上下文压缩、关键信息蒸馏)或长期记忆机制(记忆衰减、增量更新、记忆合并),并有明确效果提升案例。
3.在 ACL / NeurIPS 等顶会发表过长文本、记忆系统、Agent 相关论文,或有开源长记忆 Agent 项目贡献。
4.熟悉语音转写、实时音频处理、多模态(语音 + 文本)

职责描述

1.负责多形态内容场景下 AI Agent 的核心架构设计

2.优化长上下文(long context)处理能力

3.构建内容驱动的 Agent 任务规划与执行框架

4.设计 Agent 工具调用与内容处理体系

5.优化 Agent 长期记忆的对齐与更新机制

6.构建长记忆 / 长上下文 Agent 的评估体系

7.推动 Agent 能力在真实内容产品中的规模化落地

理想的求职者

1.计算机、人工智能、数学等相关专业,硕士及以上学历;优秀本科 + 3 年以上 AI Agent / 大模型长文本或语音内容处理相关实战经验可放宽。
2.精通 Python 编程,熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架,熟悉 LangChain / LangGraph 等 Agent 编排框架,有 long memory 或 long context 模块开发经验者优先。
3.深入理解大模型长内容处理技术,如 FlashAttention、RAG 优化、上下文压缩、长文本建模等,具备相关算法或系统落地经验。
4.熟悉向量数据库(Milvus、Chroma 等)的使用与优化,掌握长期记忆的存储、检索与更新机制,有内容型(语音 / 文档 / 笔记)记忆系统实践经验者优先。

薪酬待遇

1.强劲的团队实力,融洽的氛围

2.完整的工作流程

3.具有竞争力的薪资

联系
Nicole Wang
职位编号
JN-102026-7130797
联系电话
+8675536350503

职位概要

职位类别
工程与制造
子类别
自动化/机电/机器人
行业
信息技术/通信
地区
深圳市
工作类型
全职
顾问名字
Nicole Wang
顾问电话号码
+8675536350503
职位编号
JN-102026-7130797

米高蒲志集团的多元与包容文化

在米高蒲志,我们不仅接受差异,更为之感到自豪。我们鼓励来自不同背景的求职者申请这个职位,并致力于建设包容、多样的工作场所,让所有员工都能绽放自我,成就精彩人生。如果您在招聘过程中需要任何支持或合理的调整,请告知我们。