Agent Personalization and Memory Evolution

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岗位使命

面向个人超级智能体，负责个性化与记忆能力的技术方案、核心开发和项目交付，将大模型与算法研究成果转化为稳定、可复用的系统能力。结合联想个人 AI 与终端应用场景，牵头完成从需求分析、架构设计、原型验证到集成上线的工作，提升智能体对用户的持续理解、经验复用和任务执行效果。

岗位职责

1. 技术方案与项目交付。 将产品需求转化为系统方案、模块划分、接口规范和验收标准，明确技术选型、实施路径、里程碑及依赖关系；牵头复杂项目或核心子系统的开发、联调、试点与上线，协调解决关键技术问题和交付风险。

2. 记忆系统核心开发。 设计并实现持久化与分层记忆、可复用记忆组件（ Memory Cube ），建设采集、抽取、存储、检索、更新与失效处理流程，支持用户与任务范围管理、来源追溯及版本维护，通过 API 、 SDK 或插件供不同 Agent 使用。

3. 大模型与 Agent 工程。 负责模型选型、服务接入和推理调用，构建上下文管理、 RAG 、工具调用及任务编排能力；实现主 Agent 与 Worker 之间的上下文分发、结果回流和执行恢复，处理模型输出异常、调用超时及状态一致性等问题。

4. 算法集成与效果验证。 与研究员协作，将个性化建模、记忆检索、经验提炼等方法集成为可运行组件，搭建数据处理和评测流程，通过任务回放、对照测试与失败分析验证效果，推动模型、提示词和记忆策略的版本迭代与回归。

5. 质量、性能与可靠性。 建立自动化测试、持续集成、日志与链路追踪，定位并优化响应延迟、模型调用成本、资源占用和并发性能；完善访问控制、数据隔离、异常恢复与发布回滚，保障记忆服务和 Agent 任务稳定运行。

6. 跨团队协作与技术指导。 与产品、算法、客户端及服务端团队明确责任和接口，推动需求评审、技术评审及问题闭环；亲自承担关键模块开发和疑难问题排查，开展代码评审与成员指导，沉淀技术文档、交付规范和可复用组件。

任职要求

1. 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，硕士优先；具有 5 年及以上软件研发经验，曾作为技术负责人牵头复杂项目或核心子系统，具备从方案设计到实际交付的完整经历。

2. 具备扎实的编程、数据结构和系统设计基础，熟练掌握 Python 、 Go 、 Java 、 C++ 等至少一种语言，能够阅读和集成 Python 算法代码；具备核心模块开发、代码评审和复杂问题调试能力。

3. 具有大模型应用或 Agent 系统的实际交付经验，理解大语言模型及多模态模型的能力边界，熟悉提示词设计、上下文管理、 RAG 、结构化输出和工具调用；了解模型微调与后训练，能够结合效果、延迟和成本完成模型选型、集成及评测。

4. 熟悉数据库、缓存、异步任务和服务接口设计，理解并发控制、幂等、数据一致性及故障恢复；在记忆服务、检索系统、知识库或 Agent 执行框架中的至少一个方向有深入实践，能够独立设计并实现关键能力。

5. 具有自动化测试、持续集成、性能分析和运行监控经验，能够建立可衡量的验收指标，结合评测结果与运行日志定位模型、检索、上下文或执行环节的问题，并推动修复和回归验证。

6. 具备项目技术推进和跨团队协作能力，能够拆解任务、管理技术依赖、识别风险并作出合理取舍；具备清晰的技术文档与沟通能力，能够指导成员，阅读英文技术资料并参与技术交流。

加分项

• 具有长期记忆、用户个性化、多 Agent 协作相关系统经验，实践过记忆生命周期、权限与范围管理、上下文分发或执行经验回流。

• 具有 Computer Use ／ GUI Agent 相关开发或项目经历，实践过交互轨迹采集、技能调用、执行结果验证或任务回放。

• 具有模型部署、微调模型集成、蒸馏、量化或推理优化经验，能够将模型优化效果转化为实际系统收益。

• 具有 Windows ／ Android 等终端开发、端侧 AI 、端云协同或跨设备数据同步经验，或在相关开源项目中有高质量贡献。