主分类：Agent系统开发
辅助：云基础设施与系统软件研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent记忆系统工程师/架构师-基础设施",
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"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责新一代AI Agent Memory基础设施的架构设计、核心模块研发与系统演进，建设支持长期记忆、会话记忆、任务记忆等能力的统一记忆平台；\n2、面向海量数据、低延迟和高可用场景，设计并优化记忆系统的写入、存储、索引、检索、更新、压缩与遗忘机制，支撑在线推理与个性化交互；\n3、围绕大模型、Context Engineering与数据管理的交叉问题，探索记忆表征、召回排序、冲突消解、摘要融合、记忆生命周期管理等关键技术；\n4、设计支持文本、图像、音频、行为等多模态信息的统一记忆模型与处理流程，提升Agent在复杂场景下的长期一致性、个性化与任务完成效果；\n5、与模型、应用、平台等团队协作，推动Memory能力在真实业务中的落地，并从效果、成本、延迟、稳定性和安全性等维度持续优化系统，跟踪技术前沿方向，参与制定AI Agent Memory服务的中长期技术规划，推动关键能力演进与技术创新。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历；\n2、具备扎实的分布式系统、数据库、检索系统或人工智能基础设施相关经验，有较强的系统设计与工程落地能力；\n3、熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，具备良好的代码质量意识与工程规范；\n4、理解大模型应用中的核心技术问题，包括但不限于Embedding、RAG、Context Engineering、检索增强、长期状态管理等；\n5、熟悉记忆（Memory）相关关键技术中的一个或多个方向：记忆抽取与表征、向量/图索引、召回与排序、记忆更新、压缩与遗忘、多模态记忆融合；\n6、能够从系统与算法结合的视角分析和优化效果、延迟、成本与可扩展性，有真实复杂系统经验者优先。\n\n加分项\n1、有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验；\n2、参与过Mem0/MemOS/MemU等相关开源项目，对社区主流Memory方案有深入理解；\n3、在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果；\n4、有多模态信息处理、在线推理系统、个性化Agent或长期用户状态建模经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"机器学习",
"分布式系统",
"数据库",
"建模",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "6、能够从系统与算法结合的视角分析和优化效果、延迟、成本与可扩展性，有真实复杂系统经验者优先；加分项",
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"fulltext": "AI Agent记忆系统工程师/架构师-基础设施\n职位描述\n1、负责新一代AI Agent Memory基础设施的架构设计、核心模块研发与系统演进，建设支持长期记忆、会话记忆、任务记忆等能力的统一记忆平台；\n2、面向海量数据、低延迟和高可用场景，设计并优化记忆系统的写入、存储、索引、检索、更新、压缩与遗忘机制，支撑在线推理与个性化交互；\n3、围绕大模型、Context Engineering与数据管理的交叉问题，探索记忆表征、召回排序、冲突消解、摘要融合、记忆生命周期管理等关键技术；\n4、设计支持文本、图像、音频、行为等多模态信息的统一记忆模型与处理流程，提升Agent在复杂场景下的长期一致性、个性化与任务完成效果；\n5、与模型、应用、平台等团队协作，推动Memory能力在真实业务中的落地，并从效果、成本、延迟、稳定性和安全性等维度持续优化系统，跟踪技术前沿方向，参与制定AI Agent Memory服务的中长期技术规划，推动关键能力演进与技术创新。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历；\n2、具备扎实的分布式系统、数据库、检索系统或人工智能基础设施相关经验，有较强的系统设计与工程落地能力；\n3、熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，具备良好的代码质量意识与工程规范；\n4、理解大模型应用中的核心技术问题，包括但不限于Embedding、RAG、Context Engineering、检索增强、长期状态管理等；\n5、熟悉记忆（Memory）相关关键技术中的一个或多个方向：记忆抽取与表征、向量/图索引、召回与排序、记忆更新、压缩与遗忘、多模态记忆融合；\n6、能够从系统与算法结合的视角分析和优化效果、延迟、成本与可扩展性，有真实复杂系统经验者优先。\n\n加分项\n1、有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验；\n2、参与过Mem0/MemOS/MemU等相关开源项目，对社区主流Memory方案有深入理解；\n3、在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果；\n4、有多模态信息处理、在线推理系统、个性化Agent或长期用户状态建模经验。\n1、负责新一代AI Agent Memory基础设施的架构设计、核心模块研发与系统演进，建设支持长期记忆、会话记忆、任务记忆等能力的统一记忆平台；\n2、面向海量数据、低延迟和高可用场景，设计并优化记忆系统的写入、存储、索引、检索、更新、压缩与遗忘机制，支撑在线推理与个性化交互；\n3、围绕大模型、Context Engineering与数据管理的交叉问题，探索记忆表征、召回排序、冲突消解、摘要融合、记忆生命周期管理等关键技术；\n4、设计支持文本、图像、音频、行为等多模态信息的统一记忆模型与处理流程，提升Agent在复杂场景下的长期一致性、个性化与任务完成效果；\n5、与模型、应用、平台等团队协作，推动Memory能力在真实业务中的落地，并从效果、成本、延迟、稳定性和安全性等维度持续优化系统，跟踪技术前沿方向，参与制定AI Agent Memory服务的中长期技术规划，推动关键能力演进与技术创新。\n1、计算机、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历；\n2、具备扎实的分布式系统、数据库、检索系统或人工智能基础设施相关经验，有较强的系统设计与工程落地能力；\n3、熟悉Go/Java/Python/C++语言中的一种，具备良好的代码质量意识与工程规范；\n4、理解大模型应用中的核心技术问题，包括但不限于Embedding、RAG、Context Engineering、检索增强、长期状态管理等；\n5、熟悉记忆（Memory）相关关键技术中的一个或多个方向：记忆抽取与表征、向量/图索引、召回与排序、记忆更新、压缩与遗忘、多模态记忆融合；\n6、能够从系统与算法结合的视角分析和优化效果、延迟、成本与可扩展性，有真实复杂系统经验者优先。\n\n加分项\n1、有Agent Memory、用户画像、搜广推特征平台、知识库等相关研究或工程经验；\n2、参与过Mem0/MemOS/MemU等相关开源项目，对社区主流Memory方案有深入理解；\n3、在数据库、信息检索、机器学习或人工智能系统相关领域有高质量论文、开源影响力或代表性技术成果；\n4、有多模态信息处理、在线推理系统、个性化Agent或长期用户状态建模经验。",
"standard_classification": {
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