岗位职责

AI 搜索系统研发：探索面向 AI Native 应用的 AI 搜索系统，构建非结构化检索与结构化智能检索的能力，推进大规模数据下的 AI 搜索技术攻关；
AI Memory：负责 AI Memory 系统的架构设计与研发，构建 Agent 可调用的长期记忆、个性化记忆等，让 Agent 更加智能，帮助 Agent 不断进化；
数据索引：负责网页、图片、文档等全网/多模态数据及行业高质量知识库的索引收录、理解、建库与索引设计，构建高时效、高质量、高召回的数据索引体系；
大模型应用工程化：将大模型、向量检索、知识图谱等技术深度融合到搜索 / Memory / MCP 链路中，推进平台化建设，沉淀可被上层 AI 应用复用的统一能力底座。

职位要求

【核心要求】

计算机相关专业，3 年以上研发经验，精通 Java / C++ / Python 至少一门，基础功底扎实；
具备以下任一方向的深度经验： • AI 数据方向：主导过大规模数据收录、清洗、理解、建库工作，熟悉网页/多模态数据处理链路，了解面向大模型的数据工程（预训练语料、SFT 数据、RAG 知识库等）； • 大模型应用方向：有生成式搜索、Agent、RAG、Tool Use / MCP / Function Calling、NL2SQL 等大模型应用研发落地经验，熟悉 LangChain / LlamaIndex 等框架，了解大模型推理优化； • AI 搜索 / Memory 方向：有搜索引擎（网页/图片/视频）、向量检索、索引架构研发经验，或参与过 AI Memory、事实库、知识图谱、RAG 系统建设。【加分项】
熟悉 TensorFlow / PyTorch / vLLM / SGLang 等主流框架，了解 MLSys 前沿技术；
有大模型推理优化、长上下文、Agent Memory 系统相关经验；
在搜索、推荐、NLP、知识图谱等顶会（SIGIR / ACL / KDD / NeurIPS 等）有论文发表，或在开源社区有贡献；
对 AI Native 应用有前瞻判断和强烈热情，具备良好的逻辑思维与创新能力；
良好的沟通与跨团队协作能力，强责任感与执行力。