Agent技术工程师-27届秋招

vivo AI研究院致力于研发业界领先的人工智能技术，通过AI技术打造1001个便利，为全球5亿+vivo用户带来无处不在的惊喜和激动人心的体验。 在这里，你将与我们一起专注于：

1. 01

   负责蓝心小V等Agent相关的技术模块研发，参与AI平台产品（AI Coding、智能体）等业务系统的架构设计和功能开发全流程工作，确保项目按时高质量完成；

2. 02

   开展LLM驱动的AI Agent技术研究和应用落地，包括文本、图像、音视频等多模态信息的特征提取、存储与检索机制，利用LLM+知识图谱技术构建个人化记忆图谱，确保技术的创新与前瞻性；

3. 03

   参与智能体记忆系统的研发，将前沿算法模型应用于实际业务场景；开展多模态对齐、知识抽取（RE/CNER）、上下文工程（Context Engineering）等算法研发，完成原型验证与性能迭代，并持续进行系统性能和效果的优化；

4. 04

   根据应用场景的需求，优化并提升Agent效果，协助搭建多维评估指标体系，涵盖记忆的准确/完整性、知识图谱的一致性以及生成式UI的交互流畅度；

5. 05

   持续追踪AI Agent、长短期记忆机制、低代码组件化等领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进产品中，推动研究成果在实际产品中的转化。

1. 01

   计算机、人工智能、自动化、数学、数据科学、交互设计等相关专业，硕士及以上学历优先；

2. 02

   精通Python等一种或多种编程语言，具备扎实的编程技能和算法设计能力；熟练使用PyTorch/TensorFlow，具备扎实的数据结构、算法及数学统计基础；

3. 03

   专业知识： - 对AI Agent技术有深入了解，熟悉LangChain等框架，熟悉LangSmith、Langfuse等AgentOps平台； - 熟悉大模型原理、微调、或RAG技术，了解Episodic/Semantic Memory理论； - 熟悉知识图谱构建流程（抽取、融合、补全）及Neo4j等主流图数据库； - 熟练使用AI编程助手（如ClaudeCode、OpenCode、Codex、Cursor等），能够通过AI工具快速学习新技术和解决问题；

加分项

1. 01

   在LLM工程领域有落地经验；

2. 02

   对AgentOps平台熟悉，如LangSmith、Langfuse等；

3. 03

   有优秀的研究和探索精神，对最新Agent技术趋势和论文有深入的了解。