VIVO｜Agent技术工程师-27届暑期实习

1、记忆构建：研究文本、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； 2、系统落地与优化：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，并持续进行性能和效果的优化； 3、算法设计与优化：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，并完成原型验证与性能迭代； 4、科学度量体系：协助搭建多维评估指标，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、前沿探索：跟踪 Agent、长短期记忆机制、低代码组件化等前沿动态，推动研究成果在实际产品中的转化。

1、教育背景：计算机、人工智能、数据科学、交互设计等相关专业硕士及以上学历； 2、技术功底：精通 Python，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、领域知识：满足以下至少两个领域的背景： LLM/Agent：熟悉大模型原理、微调、或 RAG 技术，了解 Episodic/Semantic Memory 理论。 知识图谱：熟悉图谱构建流程（抽取、融合、补全）及 Neo4j 等主流图数据库。 6、综合素质：具备优秀的逻辑思维、学术论文撰写或专利产出能力；沟通能力强，能有效衔接算法与产品/设计团队。