招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
工作内容：
1. 负责小米汽车海外售后核心系统（维保工单、权益中心、履约服务）的技术架构设计与研发
2. 主导业务流程迭代与平台化建设，推动系统从支撑业务到驱动业务的演进
3. 保障服务高可用、高扩展，持续优化系统性能与架构稳定性
4. 负责项目全生命周期管理，协调内外部资源，确保高质量快速落地
5. 探索 AI 技术在售后场景的落地应用（智能调度/工单分派、故障诊断辅助等）
3. 主导复杂功能模块的开发攻坚，把控代码质量，推进项目按期高质量交付。
4. 针对项目中的技术难题与性能瓶颈，深入分析并提出解决方案，推动落地实施。
5. 关注前端技术及 AI 应用发展趋势，积极引入新技术提升开发效率与产品体验。
任职要求
任职要求：
1. 计算机相关专业本科及以上，7 年以上后端开发经验
2. 扎实的 Java 编程基础，深入理解算法、数据结构、设计模式
3. 熟练使用 Spring Boot / Dubbo / MyBatis 等框架，有 Redis / RocketMQ / MySQL 等中间件的深度调优经验
4. 参与过高并发、高可用系统的设计与开发，能从架构层面分析和解决系统瓶颈
5. 有大规模线上系统、复杂系统重构或全栈开发经验者优先
6. 熟悉主流 AI 编程工具（Cursor / Copilot / Claude Code 等），有实际提效经验
7. 了解 MCP（Model Context Protocol）协议，有 AI Agent 开发或集成经验
8. 有 Skill / Plugin 开发经验，能将 LLM 能力嵌入业务系统（如智能工单摘要、自动根因分析、对话式运维）
9. 理解 RAG、Function Calling、Tool Use 等 Agent 核心概念，有 Prompt Engineering 实践
10. 有 AI 应用落地经验（如智能客服、自动化测试生成、代码审查辅助）者优先
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
参与支撑数亿设备、PB 级数据规模的湖仓一体架构研发，主导 AI Agent 在大数据全链路的落地，作为 Apache 顶级开源项目贡献者，和全球开发者一起定义下一代数据基础设施。
工作内容
1、构建 AI 时代的数据底座：参与 Apache Doris、Kyuubi 等 OLAP 引擎，Kestra、Ray 等调度引擎，Iceberg、Paimon、Lance 等数据湖存储引擎的研发与优化，打造支撑大模型训练、Agent 实时决策的湖仓一体底座。
2、保障 PB 级数据服务高可用：负责线上服务的性能、稳定性与质量优化，推进存算分离架构升级、自动化运维与跨可用区容灾能力建设。
3、研发大数据场景通用 Data Agent：基于大模型打造覆盖数据需求理解、建模、开发、消费、运维全链路的智能 Agent，推动数据工作流从"人找数据"向"Agent 主动服务"升级。
4、参与全球顶级开源社区共建：作为 Apache Doris、Paimon 等项目核心贡献者提交 PR，参与多维计算、湖流一体、多模态计算等前沿方向研发。
任职要求
1、扎实的 Java、C++、Golang 或 Python 编程基础，对计算机技术有强烈好奇心，不满足于"会用"，更想搞懂底层原理。
2、具备较强的问题分析与拆解能力，能在复杂分布式系统中快速定位根因，享受解决硬核技术问题的成就感。
3、学习能力突出，能快速掌握 Data+AI 领域前沿技术，对 AI Agent、多模态数据处理、湖仓一体等方向保持持续关注。
4、善用 AI 工具辅助开发调试与效率提升，日常使用 Claude、Codex 等工具优化工作流。
加分项
1、有 Apache Doris、Iceberg、Paimon、Ray 等大数据/AI 开源项目 PR 提交记录。
2、有个人技术博客、高 Star 开源项目，或在技术社区有活跃贡献。
3、了解大模型应用开发、RAG、Agent 框架等 AI 工程化落地相关技术。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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构建行业有影响力的智能体研究和应用，推进相关技术在小米的业务场景落地应用，包括但不限于：
1、Agent Memory
设计快慢双系统记忆架构：工作记忆负责即时上下文，长期记忆持久化跨会话经验，研究记忆管理机制、召回策略与压缩方法。统一存储和检索文本、图像、视频、代码等多模态经验，研究跨模态编码、融合与差异化遗忘。推进模型自主记忆管理，从被动存储转向主动管理。用记忆驱动自演进：从历史执行中提取可复用策略，失败记忆驱动行为修正，记忆热更新影响决策。
2、Agent Search
研究强化学习驱动的搜索策略优化，让 Agent 学会何时搜、搜什么、从哪搜、何时停。融合深度推理与广度检索：深度方向逐层推理，广度方向多路检索交叉验证。打通搜索与记忆系统，搜索结果沉淀为持久记忆，记忆引导更精准的检索，形成闭环。
3、自演进 Agent
研究Agent 在线从环境反馈中实时更新策略，实现持续学习。多 Agent 通过协作与竞争实现集体智能演进，研究信息共享、策略收敛与群体决策。自动学习和优化技能库，构建环境世界模型支持规划与决策，从执行预设技能进化为自主发现和优化技能。
任职要求
1. 计算机相关方向的硕士或博士；
2. 有大模型AI Agent相关研究和项目经历，一作发表过多篇相关方向的顶会论文；
3. 具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力，能够独立思考并开展工作，具有强烈的好奇心和责任心。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、Agent Memory：设计快慢双系统记忆架构，优化记忆管理机制、召回策略与压缩方法，统一存储和检索文本、图像、视频、代码等多模态数据。
2、Agent Search：融合深度推理与广度检索，打通搜索与记忆系统，搜索结果沉淀为持久记忆，记忆引导更精准的检索，形成闭环。
3、自演进 Agent：设计Agent 在线从环境反馈中实时更新策略，实现持续学习。
任职要求
1、计算机相关方向的硕士或博士；
2、有大模型AI Agent相关研究和项目经历，一作发表过相关方向的顶会论文；
3、具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力，能够独立思考并开展工作，具有强烈的好奇心和责任心。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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1. 负责小米汽车智能座舱MCU侧软件架构方案设计与开发
2. 负责小米汽车智能座舱MCU侧应用软件模块的设计开发
3、负责软件交付后的功能稳定性跟踪与维测
任职要求
1、计算机、电子工程、汽车电子、软件工程、通信等专业，本科及以上学历
2、本科4年(硕士2年)以上嵌入式软件开发经验，精通C/C++语言，熟悉MISRA-C编码规范，有独立负责完整模块或项目的经验
3、深入理解MCU系统架构（如ARM Cortex-M内核），熟练使用调试器，掌握调试技巧
4、具备在嵌入式操作系统（RTOS、Nuttx、Linux等）下的开发经验更优
5、良好的团队精神和学习能力，乐观积极的心态
加分项：
了解并实践过RAG、AI Agent、Agent Skill、工作流编排、向量数据库、MCP协议等AI应用技术，至少参与过一个可实际运行的AI应用项目；
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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1. 作为业财产品负责人，深入业务一线洞察财务流程痛点和数字化机会，转化为可落地的产品方案；
2. 独立负责业财领域的产品规划、迭代路线图与优先级把控，对业务域的数字化交付结果负责；
3. 主导 AI 能力在财务场景的探索与落地，识别可被 AI 重塑的业务环节，推动从原型验证到规模化应用；
4. 独立完成需求调研、PRD、原型设计、跨团队评审、UAT 验收及上线后效果评估全流程；
5. 主导跨业务部门方案对齐，协同上下游系统与工程团队，沉淀业财一体化领域方法论与可复用资产。
任职要求
1. 本科及以上，计算机/信息系统/财务/会计相关专业优先，5年以上财务领域产品经验；
2.熟悉至少1-2款主流Agent平台，如Claude Code、Codex等，能独立设计复杂场景的Skill与Agent工作流；主动探索 AI 能力在财务数字化场景的落地，具备Vibe Coding能力，端到端独立完成从需求到交付的全链路闭环；
3. 熟悉基础财务概念和企业财务管理流程，具备财务/销服业财一体化系统相关产品设计与落地经验，有互联网、零售、汽车行业财务产品经验者优先；
4. 思路清晰、逻辑性强，有良好的沟通表达与组织协调能力，积极主动，能在多项目并行和需求变化中保持交付节奏。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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1. 负责研究AI Agent方向学术前沿问题（GUI Agent、Agentic-RAG、问答Agent、任务Agent等），通过发表论文、开源、竞赛等，打造学术影响力；
2. 负责打造业界一流的AI Agent解决方案（GUI Agent、Agentic-RAG、问答Agent、任务Agent等），并落地到小米核心业务场景，包括但不限于手机、汽车等。
3. 梳理业务场景，开发专业技能skills等；
任职要求
1. 硕士及以上，计算机相关专业；
2. 有大模型驱动的AI Agent相关研究和项目经历，发表过相关方向的顶会论文优先；
3. 具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力，能够独立思考并开展工作，具有强烈的好奇心和责任心。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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1. 参与Miclaw在可穿戴产品上的开发
2. 参与Prompt优化和知识库的规范构建
3. 根据可穿戴业务流程，编排应用开发和测试的Agent工作流
任职要求
1. 计算机、软件工程、人工智能相关专业
2. 具备良好的C/C++基础，对AI Coding结果有较强的判断力
3. 熟悉 Python、NodeJS等脚本语言
4. 熟练使用Claude Code、OpenCode等各种AI编码工具，了解Agent的基本原理
5. 同时具备嵌入式和安卓开发经验者优先
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
负责AI赋能安全相关Agent和工作流功能的迭代开发，包括但不限于MiSOC智能研判、AI漏洞研判、安全问答机器人、敏感信息识别Agent等
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机/信息安全相关专业
2. 扎实的计算机基础理论知识，了解信息安全相关技术
3. 熟悉Python/Go至少一种编程语言，具备良好的编程能力
4. 了解机器学习、深度学习、大模型、AI Agent等领域的相关知识，有一定实践经验
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
战略与营收：参与制定效果广告业务战略及营收目标，主导KA客户顶层规划，驱动收入规模化增长。
AI Agent部署与应用：主导AI Agent（智能体）在广告投放、创意生成及数据分析场景的部署与落地；利用AI深度洞察数据规律，指导团队优化投放策略与账户结构，实现“人机协同”的高效运营。
体系搭建与赋能：构建标准化运营SOP与销售赋能体系，通过数据洞察与智能工具提升收入效率
团队管理：带领团队向“业务+AI”双重能力的复合型团队方向转型
任职要求
背景经验：本科及以上，对效果广告有业务理解，具有3年以上管理经验，有亿级账户操盘及AI营销落地成功案例者优先。
AI核心能力：深刻理解AI Agent原理与应用场景，具备实际部署、调试智能体（如自动投放Bot、分析Agent）的能力；能通过AI洞察业务本质并输出优化策略
专业技能：精通数据分析（SQL/BI工具）与方案撰写，熟悉主流广告平台算法及程序化购买逻辑
综合素质：具备极强的战略思维、跨部门协调力及结果导向意识，是团队内的“技术布道者”与业务变革推动者
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1.参与云端AI服务的研发工作，包括需求沟通、功能设计与开发等
2.负责相关业务服务器相关的并发架构设计开发、线上维护等
3.和产品/测试/运营进行密切沟通，能够根据需求提出合理技术方案
4.跟踪前沿技术（如LLM服务化、虚拟化等），推进新技术在业务场景中的落地实践
任职要求
计算机相关专业硕士学历，扎实的算法基础（LeetCode中等难度以上）
精通Java/Python至少一门语言，熟悉Linux开发环境及常用工具链
熟悉Web服务开发，了解Web服务框架，了解RPC框架（Dubbo/gRPC等）、容器化技术（Docker/K8s）、消息队列、ES等，能够高效地进行后端服务的开发与维护
熟悉语言LLM/VLM/AIGC等多种模型、Agent技术、RAG技术、AutoPrompt技术有一定的使用经验；
常见的开源Agent框架，对openclaw、agent harness有较好的掌握和项目实践；
了解GPU资源调度原理，参与过AI竞赛/开源项目，对生成式AI的技术架构有系统性认知；
有强烈的上进心和自我驱动，学习适应能力强，乐观自信，能挑战自我不断追求卓越；
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1. 辅助完成大语言模型（LLM）及 AI Agent 在汽车研发、生产制造、供应链等核心业务场景的技术预研与项目落地；
2. 参与构建基于 Agent 的业务流自动化方案（如研发标准文档的智能解析与知识库问答、生产异常的智能排查辅助、供应链决策等），优化 Agent 的 Tool-calling 能力、工作流编排（Orchestration）与意图识别逻辑；
3. 参与大模型应用评测体系的搭建，针对具体汽车业务场景（如汽车工程规范、安全报告解析）构建评估集，进行准确率、召回率等核心指标的计算与跟踪，持续迭代并优化大模型应用效果。
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程、数学、汽车工程等相关专业，硕士及以上学历；
2. 熟练掌握 Python 编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础，能够编写高质量的工程代码；
3. 深入理解大语言模型基础理论，熟练掌握 Prompt Engineering，熟悉 Few-shot、CoT（思维链）等常见模型效果优化方法；
4. 熟悉至少一种主流的 LLM/Agent 开发框架或编排工具（如 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等），了解 RAG（检索增强生成）技术链路、向量数据库及复杂 Agent 架构设计；
5. 了解模型或应用的评测与追踪机制，有使用相关 Trace 框架（如 Langfuse, LangSmith 等）经验者尤佳；
6. 优秀的沟通能力和表达能力，有创新精神，逻辑思维严密，乐于接受挑战。
具有以下条件之一者优先：
1. 有实际的 LLM、Agent 落地项目经验，或在相关 AI 开源社区有贡献者优先；
2. 了解汽车行业背景（如了解汽车研发流程、ISO 26262/功能安全标准、UDS 协议或智造供应链）者优先；
3. 一周至少工作4天，能连续实习3个月以上者优先。
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生成式广告模型方向：
1.设计并训练/微调基于多模态大模型（扩散模型、LLM、Transformer等）的广告创意生成系统，实现文案、图片、视频、口播脚本等素材的高质量可控生成与个性化定制；
2.构建用户画像与生成模型深度融合的端到端框架，通过效果反馈（CTR/CVR）闭环迭代生成策略，提升广告创意的转化效率与多样性；
3.探索生成内容的可控性技术（品牌安全、合规性、可解释性），并搭建自动化质量评估体系（主观、相关性、商业潜力等指标）；
4.推动生成模型的工程化落地（模型蒸馏、量化、推理加速），实现在线广告投放系统的毫秒级响应。
通用自动算法优化Agent方向：
1.研发基于LLM/决策大模型的广告算法自主优化Agent，能够感知广告系统状态（模型效果、数据漂移、竞价环境等），自动诊断瓶颈并生成优化动作（超参数调优、模型架构搜索、特征工程、出价系数调整等）；
2.定义标准化的算法优化动作空间，设计安全可回滚的执行接口；搭建广告算法仿真环境或离线回放评估器，用于Agent策略的低成本训练与验证；
3.融合AutoML技术（贝叶斯优化、强化学习、多臂老虎机等）与LLM的规划推理能力，使Agent兼具先验知识利用与高效策略搜索能力；
4.将Agent接入真实广告系统的A/B测试平台与模型训练pipeline，实现从指标监控、策略生成到在线实验的全流程自动化优化闭环。
任职要求
学历与成果：
1.2027届博士或优秀硕士，计算机、人工智能、数学、运筹优化等相关专业；
2.在以下任一方向有顶会/顶刊论文者优先：生成模型（扩散、自回归、多模态）、AutoML、自动算法优化、基于LLM的Agent决策、强化学习、贝叶斯优化。
生成式广告模型方向能力：
1.深入理解扩散模型、Transformer、多模态对齐、可控生成等技术，熟练使用PyTorch/TensorFlow/JAX；
2.有大规模生成模型训练、微调（LoRA/ControlNet等）或推理优化（蒸馏、量化）的实际经验；
3.具备广告/推荐业务基本认知，能够基于数据驱动方式评估生成质量与商业收益。
通用自动算法优化Agent方向能力：
1.熟悉LLM Agent框架（如LangChain、ReAct、Reflexion）以及如何让LLM生成结构化算法操作指令；
2.掌握贝叶斯优化、多臂老虎机、强化学习（PPO/SAC等）或决策Transformer中至少一项技术，并有应用于超参调优、模型选择或策略优化的实践经验；
3.了解工业级AutoML系统（如Google Vizier、Optuna）或有广告系统模型训练/特征工程经验者加分。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、参与 Android 内存问题（OOM、内存泄漏、碎片化、RSS 异常增长等）的分析方法研究与工具建设；
2、开发或完善 heap dump 解析、smaps 分析、LMKD 行为追踪等工具模块；
3、结合 AI 能力构建内存问题智能诊断流程：自动提取关键指标、生成问题报告、给出优化建议；
4、配合测试同学在真实设备上复现和定位内存问题，积累典型 Case 库；
任职要求
1、理解 Linux / Android 内存管理基础（虚拟内存、匿名映射、Zram、ION 等）；
2、有 Python 或 Java / Kotlin 开发经验；熟悉 Android Studio Memory Profiler、MAT 等工具者优先；
3、对LLM/AI Agent 应用有了解或实践经验者加分。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. Agent 评测体系建设：设计并落地 Agent 能力评测框架，定义评测维度（任务完成率、推理能力、工具调用准确性、鲁棒性等），构建自动化评测流水线，支撑模型与 Agent 系统的持续迭代。
2. Agent 自动化测试平台建设：搭建面向 Agent 产品的自动化测试平台，覆盖端到端场景回归、Prompt 回归、对抗性测试等能力，保障 Agent 线上质量与稳定性。
3. Agent 任务识别与治理：对 Agent 执行链路进行任务识别、意图拆解与行为分析，建立任务分类体系与异常治理机制，推动 Agent 在真实业务场景中的可控落地。
4. 多模态大模型落地应用：参与多模态大模型（视觉-语言、语音-语言等）在 Agent 场景中的工程化落地，包括能力评估、场景适配、效果优化与性能调优。
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上 NLP/CV/多模态相关工作经验。
2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，有大模型（LLM/MLLM）训练或微调经验。
3. 了解 Agent 技术栈（ReAct、Tool Use、Planning、Memory 等），有 Agent 系统开发或评测经验者优先。
4. 熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling 等大模型应用技术，有实际项目落地经验。
5. 具备良好的工程能力，熟练使用 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等）和大模型推理框架（vLLM、TGI 等）。
6. 具备数据分析能力，能从 Agent 执行日志中提取规律、定位问题并驱动优化。
7. 有自动化测试、CI/CD 流水线或平台化建设经验者优先。
8. 良好的沟通协作能力，能跨团队推进技术方案落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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1、参与 Android 系统用户态与内核态性能分析工具的研发，包括 CPU 调度、I/O、帧率、唤醒延迟等维度；
2、基于 Perfetto、Simpleperf、eBPF 等平台进行数据采集模块的开发与优化；
3、探索将 LLM / AI Agent 能力引入性能分析链路，实现 trace 自动解读、瓶颈定位、根因归因等智能化功能；
4、编写工具使用文档及分析 Case 沉淀，推动工具在团队内落地；
任职要求
1、熟悉 Linux 内核基础（进程调度、中断、系统调用），了解 Android 系统架构；
2、具备 Python / C++ 之一的编程能力；有 Perfetto / Systrace / perf 使用经验者优先；
3、对LLM/AI Agent 应用有了解或实践经验者加分。
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1、主导探索工程设计研发领域多智能体的核心技术，进行前沿研究，建立设计研发领域多智能体技术护城河；
2、结合材料结构等设计研发领域，使用Agent驱动实际设计研发流程，发表有影响的研究工作，提升行业影响力；
3、结合小米实际业务场景，面向产品优化Agentic AI驱动的材料研发技术，主导实际材料到产品全流程应用落地。
任职要求
1. 熟悉大模型与Agentic AI技术，例如知识沉淀与整合，推理规划与决策等。了解目前主流智能体产品架构，熟悉其核心技术难点与痛点。
2. 有大模型Agent相关研究或项目经历，发表过相关方向的顶会论文，有Agent系统的后训练经历的优先；
3. 了解材料科学相关研究内容与研究方法的优先；
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工作内容：
1. RL训练环境搭建：负责构建易用、稳定且支持高并发的工具调用环境，搭建和优化 Agent 框架。
2. 推理能力提升： 针对 DeepResearch、CodeAgent 等复杂推理场景，设计并实现高效的能力增强方案。
3. 数据合成与优化：围绕业务需求构建、筛选和优化 Agent 行为数据与知识增强语料，为对齐训练、RL 训练和持续预训练提供高质量数据支撑。
任职要求
任职要求：
1. 计算机相关专业；在CCF-A类会议发表过相关论文者优先考虑；
2. 熟悉主流 Agent 框架（如 Claude Code、LangGraph、AgentScope、Qwen-Agent 等），具备实际开发或使用经验。
3. 熟练掌握主流 Agentic RL 训练框架（如 VeRL、OpenRLHF），具备后训练（post-training）和数据处理相关项目经验者优先。
4. 理解并掌握并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。
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1. 负责企业级 AI Agent 开发平台的整体架构设计，面向手机操作系统等超大型软件工程场景，构建支持 Agentic Coding 的自主编码、规划与执行能力，推动平台成为类 OpenClaw 的旗舰级产品
2. 主导 Multi-Agent 协作框架的设计与实现，涵盖任务分解、上下文管理、工具调用编排及多 Agent 协同流程，支撑复杂软件系统（百万级代码行）的端到端自动化开发
3. 深入理解大型软件系统（手机操作系统、超大型互联网应用等）的架构范式与工程约束，将领域知识融入 Agent 的规划与决策机制，确保生成代码符合工业级质量标准
4. 设计覆盖软件全生命周期的 Agent 能力体系，包括需求理解与拆解、架构设计辅助、代码生成与重构、自动化测试、代码审查及持续集成，构建端到端的智能研发流水线
5. 参与 Agent 平台核心基础设施建设，包括长上下文记忆管理、代码仓库级 RAG 引擎、工具生态集成及安全沙箱执行环境，保障平台稳定性与可扩展性
任职要求
1. 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的系统设计与工程基础
2. 8 年以上软件系统架构或 AI 研发经验，有大型复杂系统（操作系统、基础软件平台、大型互联网应用等）架构设计与落地的实际经验
3. 深入理解 AI Agent 技术体系，熟悉 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等 Agentic 框架范式，有自主 Agent 系统从 0 到 1 的设计与实现经验
4. 熟练掌握主流大语言模型调用与集成（OpenAI、Anthropic Claude、开源 LLM 等），理解 Function Calling、工具链编排、上下文窗口管理等工程关键点
5. 具备扎实的编程能力，熟练使用 Python，掌握 C/C++ 或系统级编程语言，有大规模代码库的开发与维护经验
加分项：
1. 有类 Devin、Cursor、OpenClaw 等 Agentic Coding 产品或类似系统的设计、研发或深度使用经验
2. 深度参与过手机操作系统、编译器、运行时等基础软件的研发，能将超大型软件工程约束融入 Agent 设计
3. 有 LLM 微调（SFT/RLHF/LoRA 等）或代码领域专用模型训练经验，了解代码大模型的能力边界与提升路径
4. 熟悉代码级 RAG 系统设计，有跨仓库代码检索、AST 分析、依赖图构建等工程实践经验
5. 有 Agent 安全沙箱、长期记忆存储或多 Agent 协同调度等基础设施的设计与实现经验
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 负责各类LLM/VLM的预训练，后训练，并应用于实际业务中
2. 探索Agent记忆系统，包括参数化记忆与更新，记忆自进化，连续学习，个性化大模型等方向，通过全生命周期个人数据提升大模型的个性化生成与决策能力
3. 融合多模态数据，攻关持续在线的连续感知-记忆-决策Agent框架，推动个性化主动服务的前沿研究
4. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。发表高水平论文和专利
任职要求
1. 硕士及以上学历在读，人工智能、计算机科学、电子、信息工程、机器人等专业，有C++/python/java开发经验
2. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如Tensorflow，PyTorch等
3. 对深度学习有深刻认识，熟悉各种神经网络及背后数学原理
4. 对大模型有设计训练和应用经验者优先
5. 对声音、图像、视频、各类传感器的通用融合感知算法有实际经验的优先
6. 在AI或NLP相关顶级会议或者刊物，如ICML，NeurIPS，AAAI，ACL等发表论文者优先
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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