部门介绍
作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。
- 负责Agent记忆算法研发，从对话、语音、图像及视频中提取有效信息，构建事件、实体关系、任务状态和长期；
- 研究记忆的分层组织、压缩、合并、更新与遗忘机制，处理信息冲突、时序变化和事实修订，提升长期记忆的准确性与一致性；
- 研发面向任务的记忆检索与使用策略，包括查询理解、混合检索、重排序、时序推理和上下文组织，优化“记什么、何时召回、如何使用”；
- 建立记忆算法的数据与评测体系，覆盖事实准确性、检索效果、更新一致性、个性化质量及长周期任务表现，通过实验与失败案例分析持续优化；
- 与产品、模型及工程团队协作，推动算法在真实场景落地，综合优化效果、时延、推理成本及隐私保护。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 具备扎实的机器学习与深度学习基础，在自然语言处理、信息检索、多模态理解或用户建模等方向有实际研究或项目经验；
- 熟悉大语言模型原理及应用，具备RAG、Agent、信息抽取、模型微调或上下文管理中至少一个方向的深入实践；
- 理解向量检索、稀疏检索、重排序等方法，能够针对具体问题完成算法设计、基线搭建、实验验证与效果分析；
- 熟练使用Python和PyTorch等工具，具备良好的编码、数据处理与问题定位能力，能够将算法原型推进到可验证的系统；
- 具备严谨的实验习惯，能够明确评价指标、开展对照与消融实验，区分模型、数据和系统问题，并与跨职能团队协作完成交付。 加分项
- 有长期记忆、长上下文、个性化Agent、时序知识图谱或持续学习相关经验；
- 有语音与视觉融合、说话人识别、第一视角视频理解或可穿戴设备相关经验；
- 有检索模型训练、记忆策略学习、长周期评测数据集建设或线上效果优化经验；
- 有相关领域高质量论文、开源贡献，或可展示的实际落地成果。
