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Zoom 正在构建下一代由智能体检索驱动的 AI Companion——一个统一的智能层，使 AI 智能体能够安全、大规模地搜索、推理和操作企业知识。
在这个职位上，你将设计和构建核心检索和推理系统，为跨会议、聊天、文档、白板和第三方企业应用的 AI 驱动工作流提供支持。你将帮助定义 AI 智能体如何发现、连接和解释结构化和非结构化知识，以提供高质量、可信赖和可操作的输出。
这是一个高影响力的机会，可以塑造 Zoom AI 生态系统背后的检索基础。
关于团队
智能体检索团队隶属于 Zoom 的 GenAI 工程组织，负责构建支持以下功能的多租户、权限感知检索平台：
1.大规模非结构化文档搜索
2.跨企业系统的结构化数据搜索和分析
3.企业知识图谱构建和推理
4.多步骤 AI 智能体的检索编排
我们工作在分布式系统、机器学习、知识表示和大语言模型的交叉领域。我们的使命是使 AI 智能体能够在正确的时间、以正确的权限检索正确的信息——跨第一方和第三方企业数据源。
岗位职责：
1.架构和实现可扩展的检索系统，涵盖：
非结构化内容的向量搜索和语义检索
混合搜索（关键词 + 嵌入 + 重排序）
跨企业数据的结构化查询规划和分析
企业图谱建模和推理
2.为多步骤、使用工具的 AI 智能体设计和优化检索增强生成（RAG）管道。
3.构建索引管道，将异构企业数据转换为统一的可检索表示。
4.开发排序、相关性建模和评估框架，以提高答案质量和基础性。
5.开发权限感知检索，确保安全的多租户隔离和细粒度访问控制。
6.与产品、基础设施和应用研究团队密切合作，交付生产级 AI 能力。
任职要求：
1.本科或以上学历，五年以上机器学习、搜索基础设施、信息检索、分布式系统或相关领域的经验。
2.在生产环境中构建和运营大规模搜索、推荐或数据平台的丰富实践经验。
3.对以下内容有扎实的理解：
信息检索（倒排索引、排序、嵌入、混合检索）
结构化查询系统（存储系统、计算引擎、数仓等）
知识图谱或图数据库概念
4.在生产环境中构建或集成 RAG 系统和基于 LLM 的应用的经验。
5.精通以下一种或多种语言：Python、Go、Java、C# 或 C++。
6.具有现代 ML 框架（如 PyTorch、TensorFlow）以及向量数据库或搜索引擎的使用经验。
7.强大的系统设计能力，能够权衡规模、可靠性、延迟和成本。
8.具有企业数据系统或多租户 SaaS 环境的工作经验者优先。
加分项：
具有设计企业搜索或知识图谱系统的经验。
熟悉分布式数据处理框架（如 Spark、Ray、Flink）。
具有实现排序模型、重排序器或相关性评估框架的经验。
具有数据安全、细粒度授权模型或权限感知系统的背景。
具有构建智能体工作流、工具编排或多跳推理系统的经验。
影响力：
你将在塑造 AI 智能体如何与 Zoom 企业知识交互方面发挥基础性作用。你的工作将直接影响全球数百万用户的 AI Companion 的质量、可信度和智能性。
