【岗位职责】 负责记忆系统算法设计与研发落地，构建面向Agent及上层应用的高效、稳定的记忆存储、检索与更新的算法体系，支撑多轮对话、家庭服务等场景的记忆精准召回与持续迭代优化；负责大模型核心算法模块的设计与实现，包括数据挖掘、检索增强生成（RAG）、任务规划（Planning）、记忆（Memory）等关键技术，推动Agent数智技术在家庭服务智能化场景的应用落地；建立主动智能、记忆、推荐等算法效果的评估指标体系，通过数据挖掘与分析跟踪使用效果，持续迭代优化算法模型，推动算法能力在业务应用场景中的演进；负责精准推荐算法的设计与优化，包括用户画像建模、召回排序、特征工程等，基于用户行为与业务数据挖掘，持续提升推荐精准度与业务效果；负责知识图谱构建与应用算法研发，涵盖实体识别、关系抽取、知识融合与知识推理，打造家庭领域知识库，支撑记忆系统与推荐系统的知识增强。 【任职要求】 2027年或2026年未落实就业单位的应届毕业生，博士学历优先，计算机、通信工程、电子工程、自动化、应用数学、统计学、信息处理等相关专业。 1、具备扎实的机器学习与数据挖掘基础； 2、在大模型、智能体记忆、精准推荐、知识图谱、数据挖掘或数据智能等方向有深入研究，具备独立开展算法研究与落地应用的能力；有相关高水平论文发表或专利成果者优先； 3、熟悉用户画像、召回排序、相似度计算、图算法等主流算法，具备特征工程与大规模数据处理的实践经验，有推荐系统、知识图谱或数据智能平台研发经验者优先； 4、具备向量数据库（Milvus/FAISS等）、RAG系统或大规模检索系统的应用研发经验，有记忆系统或Agent系统落地经验者优先； 5、熟悉Python等至少一门算法开发语言，具备良好的算法实现与工程化能力，能深入代码一线推动算法落地；对大模型基本原理有深入理解，能结合开源模型开展算法创新者优先； 6、具备强烈的责任感和团队合作精神，工作热情、主动、踏实，态度严谨。