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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:29753

AI Agent研发工程师(上下文工程方向)

未披露 · Hangzhou / Beijing · 快手科技

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "AI Agent研发工程师(上下文工程方向)",
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        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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        "responsibilities": "AI Agent研发工程师(上下文工程方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou / Beijing\n所属部门:D14207\n发布时间:2026-07-23\n\n岗位职责\n1、负责 RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,包括检索策略、召回排序、知识融合等关键环节,持续提升生成质量和准确性;\n2、设计和实现 Agent 长记忆机制,支持跨会话的信息持久化、记忆检索与更新,提升 Agent 的长期交互体验;\n3、深入研究上下文工程底层技术,探索向量检索、混合检索、语义分块、查询改写等方向的效果优化;\n4、关注 Agent 系统的整体技术演进,理解工具调用、规划执行、多智能体协作等核心机制,从上下文工程视角为 Agent 能力提升提供支撑;\n5、跟踪上下文工程及 Agent 领域最新研究进展,快速验证和落地前沿技术方案;\n6、建立效果评估体系,通过实验和数据驱动的方式持续迭代优化 RAG 和记忆系统的表现。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先;\n2、熟悉至少一种编程语言(如 Python、Golang、Java 等),掌握常用数据结构与算法,具备良好的编程基础;\n3、对 RAG 技术有深入理解,熟悉主流 Embedding 模型、向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等)及检索方案;\n4、了解 LLM 技术原理及 Agent 系统核心机制,对上下文管理、工具调用、记忆机制等有一定认知;\n5、有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术;\n6、积极主动,注重效果导向,能够独立设计实验方案并推动优化落地;\n7、有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分。",
        "requirements_text": "AI Agent研发工程师(上下文工程方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou / Beijing\n所属部门:D14207\n发布时间:2026-07-23\n\n岗位职责\n1、负责 RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,包括检索策略、召回排序、知识融合等关键环节,持续提升生成质量和准确性;\n2、设计和实现 Agent 长记忆机制,支持跨会话的信息持久化、记忆检索与更新,提升 Agent 的长期交互体验;\n3、深入研究上下文工程底层技术,探索向量检索、混合检索、语义分块、查询改写等方向的效果优化;\n4、关注 Agent 系统的整体技术演进,理解工具调用、规划执行、多智能体协作等核心机制,从上下文工程视角为 Agent 能力提升提供支撑;\n5、跟踪上下文工程及 Agent 领域最新研究进展,快速验证和落地前沿技术方案;\n6、建立效果评估体系,通过实验和数据驱动的方式持续迭代优化 RAG 和记忆系统的表现。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先;\n2、熟悉至少一种编程语言(如 Python、Golang、Java 等),掌握常用数据结构与算法,具备良好的编程基础;\n3、对 RAG 技术有深入理解,熟悉主流 Embedding 模型、向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等)及检索方案;\n4、了解 LLM 技术原理及 Agent 系统核心机制,对上下文管理、工具调用、记忆机制等有一定认知;\n5、有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术;\n6、积极主动,注重效果导向,能够独立设计实验方案并推动优化落地;\n7、有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "Golang",
            "自然语言处理",
            "数据结构",
            "数据库",
            "招聘",
            "Go",
            "大语言模型",
            "检索增强生成",
            "智能体开发"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先;5、有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术;7、有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分",
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    "fulltext": "AI Agent研发工程师(上下文工程方向)\nAI Agent研发工程师(上下文工程方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou / Beijing\n所属部门:D14207\n发布时间:2026-07-23\n\n岗位职责\n1、负责 RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,包括检索策略、召回排序、知识融合等关键环节,持续提升生成质量和准确性;\n2、设计和实现 Agent 长记忆机制,支持跨会话的信息持久化、记忆检索与更新,提升 Agent 的长期交互体验;\n3、深入研究上下文工程底层技术,探索向量检索、混合检索、语义分块、查询改写等方向的效果优化;\n4、关注 Agent 系统的整体技术演进,理解工具调用、规划执行、多智能体协作等核心机制,从上下文工程视角为 Agent 能力提升提供支撑;\n5、跟踪上下文工程及 Agent 领域最新研究进展,快速验证和落地前沿技术方案;\n6、建立效果评估体系,通过实验和数据驱动的方式持续迭代优化 RAG 和记忆系统的表现。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先;\n2、熟悉至少一种编程语言(如 Python、Golang、Java 等),掌握常用数据结构与算法,具备良好的编程基础;\n3、对 RAG 技术有深入理解,熟悉主流 Embedding 模型、向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等)及检索方案;\n4、了解 LLM 技术原理及 Agent 系统核心机制,对上下文管理、工具调用、记忆机制等有一定认知;\n5、有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术;\n6、积极主动,注重效果导向,能够独立设计实验方案并推动优化落地;\n7、有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分。\nAI Agent研发工程师(上下文工程方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou / Beijing\n所属部门:D14207\n发布时间:2026-07-23\n\n岗位职责\n1、负责 RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,包括检索策略、召回排序、知识融合等关键环节,持续提升生成质量和准确性;\n2、设计和实现 Agent 长记忆机制,支持跨会话的信息持久化、记忆检索与更新,提升 Agent 的长期交互体验;\n3、深入研究上下文工程底层技术,探索向量检索、混合检索、语义分块、查询改写等方向的效果优化;\n4、关注 Agent 系统的整体技术演进,理解工具调用、规划执行、多智能体协作等核心机制,从上下文工程视角为 Agent 能力提升提供支撑;\n5、跟踪上下文工程及 Agent 领域最新研究进展,快速验证和落地前沿技术方案;\n6、建立效果评估体系,通过实验和数据驱动的方式持续迭代优化 RAG 和记忆系统的表现。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先;\n2、熟悉至少一种编程语言(如 Python、Golang、Java 等),掌握常用数据结构与算法,具备良好的编程基础;\n3、对 RAG 技术有深入理解,熟悉主流 Embedding 模型、向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等)及检索方案;\n4、了解 LLM 技术原理及 Agent 系统核心机制,对上下文管理、工具调用、记忆机制等有一定认知;\n5、有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术;\n6、积极主动,注重效果导向,能够独立设计实验方案并推动优化落地;\n7、有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分。\nAI Agent研发工程师(上下文工程方向)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Hangzhou / Beijing\n所属部门:D14207\n发布时间:2026-07-23\n\n岗位职责\n1、负责 RAG(检索增强生成)核心能力的研发与优化,包括检索策略、召回排序、知识融合等关键环节,持续提升生成质量和准确性;\n2、设计和实现 Agent 长记忆机制,支持跨会话的信息持久化、记忆检索与更新,提升 Agent 的长期交互体验;\n3、深入研究上下文工程底层技术,探索向量检索、混合检索、语义分块、查询改写等方向的效果优化;\n4、关注 Agent 系统的整体技术演进,理解工具调用、规划执行、多智能体协作等核心机制,从上下文工程视角为 Agent 能力提升提供支撑;\n5、跟踪上下文工程及 Agent 领域最新研究进展,快速验证和落地前沿技术方案;\n6、建立效果评估体系,通过实验和数据驱动的方式持续迭代优化 RAG 和记忆系统的表现。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能相关专业优先;\n2、熟悉至少一种编程语言(如 Python、Golang、Java 等),掌握常用数据结构与算法,具备良好的编程基础;\n3、对 RAG 技术有深入理解,熟悉主流 Embedding 模型、向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Weaviate 等)及检索方案;\n4、了解 LLM 技术原理及 Agent 系统核心机制,对上下文管理、工具调用、记忆机制等有一定认知;\n5、有 NLP/IR 领域背景者优先,熟悉文本检索、语义匹配、信息抽取等技术;\n6、积极主动,注重效果导向,能够独立设计实验方案并推动优化落地;\n7、有顶会论文发表、RAG 相关开源项目贡献、或记忆系统实践经验者加分。",
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