小米
Agent 全栈研发工程师（前/后端）-MiMo
Agent 全栈研发工程师（前/后端）-MiMo
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
强化学习
Javascript
自动化测试
LLM
Agent框架
AI 估算 · 35k–55k
大模型前沿岗位，技术门槛高，小米大厂薪资具备竞争力，结合北京市场与岗位层级，预估月薪35k-55k
职位详情
关于这个职位
加入小米MiMo大模型团队，作为一名全栈研发工程师，你将负责构建高质量的前后端代码任务，用于提升大模型在代码生成、复杂企业级软件开发以及Agent框架中的能力
你将与模型训练、数据、评测团队紧密合作，将真实业务场景转化为可训练、可评测的任务体系，并参与强化学习训练基础设施的开发
这个岗位能让你深入接触AI Coding、Agent框架和RL训练链路，适合对AI有强烈兴趣的后端/全栈工程师
最低要求
熟悉现代前后端开发，具备扎实的 JavaScript / TypeScript 或 Python 基础，熟悉 React / Vue / Next.js / Node.js / FastAPI / Django / Flask 等至少一种主流技术栈
理解复杂软件工程的常见问题，包括组件设计、状态管理、路由、表单、权限、数据请求、API 设计、数据库交互、构建工具、测试和工程化
熟悉至少一种脚本语言，如 Python、JavaScript、TypeScript、Shell 等，能够快速开发工具、自动化脚本、任务执行框架或评测环境
具备良好的代码质量意识，重视可维护性、可测试性、可读性和工程规范
对大模型代码生成、AI Agent、工具调用、自动化任务执行或强化学习训练有兴趣，并愿意深入学习
具备较强的问题拆解能力，能够把复杂软件开发任务转化为清晰的训练样本、评测标准或工程实现方案
有良好的沟通协作能力，能够与算法、工程、产品等不同背景的团队成员高效合作
工作职责
设计和构建高质量前后端代码任务，用于提升模型的代码生成、代码修改、调试、重构和系统实现能力
针对复杂企业级软件场景，沉淀真实工程任务，包括后台系统、数据看板、工作流平台、权限管理、表单系统、API 服务、业务中台、低代码 / 配置化平台等
参与代码评测体系建设，设计可自动验证的 benchmark、单元测试、接口测试、端到端测试、视觉回归测试和交互行为验证
基于 JavaScript / TypeScript / Python 等脚本语言，参与 Agent 框架、工具调用框架、任务执行环境和强化学习训练环境的开发
构建用于 RL 训练的 Agent 任务环境，包括任务定义、状态反馈、奖励设计、执行沙箱、工具链集成、前后端联调与自动化验证等
分析模型在前后端代码生成、复杂工程实现和 Agent 任务执行中的失败案例，归因问题并设计改进数据、训练任务或评测方法
与模型训练、算法、产品和工程团队合作，将真实业务场景转化为可训练、可评测、可迭代的任务体系
优先资格
有复杂企业级系统开发经验，例如 SaaS、CRM、ERP、BI、低代码平台、流程引擎、数据分析平台、业务中台、开发者工具等
熟悉前后端测试体系，如 Jest、Vitest、Playwright、Cypress、Testing Library、Pytest、接口自动化测试、视觉回归测试等
有 AI Coding、代码评测、自动化修复、代码智能体、IDE 插件或开发者工具相关经验
熟悉 Agent 框架或工具调用系统，如 LangChain、AutoGen、OpenAI Agents SDK、CrewAI、MCP 等
有强化学习、RLHF、RLAIF、代码训练数据构建、benchmark 设计或模型评测经验
熟悉浏览器自动化、沙箱执行、CI/CD、Docker、Node.js 工具链、Web 服务部署等基础设施
有开源项目、技术博客、前后端框架 / 工具库贡献经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入小米MiMo大模型团队，参与前沿技术研发
- 工作成果直接影响模型能力，成就感强
- 接触从数据到训练的完整链路，技术广度大
- 需要同时掌握前后端工程和AI知识，学习曲线陡峭
- 涉及强化学习等复杂技术，对数学和算法有一定要求
缺点 / 挑战
- 可能面临高强度研发任务和快速迭代压力
- 适合有一定前后端经验、对AI Agent和模型训练有强烈好奇心、愿意挑战多技术栈的工程师
角色解读
- 成长为AI Coding领域专家，引领模型代码能力提升
- 向算法工程师或AI Agent架构师方向发展
- 在小米大模型团队中接触前沿技术，有广阔发展空间
- 构建高质量前后端代码任务，提升大模型代码生成和系统实现能力
- 参与Agent框架和工具调用框架开发，构建强化学习训练环境
- 设计代码评测体系和自动化验证，包括单元测试、接口测试等
- 扎实的前后端开发能力，熟悉React/Vue/Node.js/Python等至少一种主流技术栈
- 掌握至少一种脚本语言，能快速开发工具和自动化脚本
- 对大模型、AI Agent有浓厚兴趣，愿意深入探索
申请策略
- 在简历中体现对大模型和代码生成的理解，准备相关项目案例
- 突出前后端项目经验，尤其是企业级系统
- 强调脚本开发和自动化工具经历
- 如有AI Coding或Agent相关项目，重点展示
- 补充强化学习和RLHF基础知识
- 熟悉LangChain等Agent框架
- 练习使用Playwright等测试工具
面试指南
- 使用STAR方法描述项目：情境、任务、行动、结果
- 从评测指标、自动化工具、迭代流程等方面回答AI相关问题
- 结合具体算法和工程实践，展示对强化学习与代码生成的理解
- 描述一个复杂的全栈项目，你如何设计架构？
- 如何测试一个前后端分离的代码生成模型？
- 解释强化学习在代码生成中的应用
- 你如何设计一个Agent框架的任务环境？
- 你如何优化大模型生成的代码质量？
匹配度报告
68
综合匹配度
小米大模型团队前沿技术岗位，薪酬竞争力强，技术成长快，但工作地点固定且可能加班。
适合人群
追求技术成长、愿意投入学习新技术的求职者
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
小米作为已上市大厂，薪资水准具有较强竞争力，但JD未明确提及具体福利，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
85较高
该职位处于大模型和Agent前沿技术领域，技术栈新颖，能接触完整研发链路，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈JavaScript、TypeScript、Python、React、Node.js、LangChain、强化学习、RLHF、Docker
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程，北京通勤压力较大，且未明确WLB，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
AI赛道高速增长，小米品牌影响力大，但岗位侧重技术实现，社会使命感不明显，意义感动机满足度中上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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