小米
顶尖应届-OS Agent工程师-软件
顶尖应届-OS Agent工程师-软件
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
Agent框架
消息队列
AutoGen
Claude Sdk
LLMOps
MLOps
AI 估算 · 18k–28k
小米作为上市大厂，校招薪资有竞争力，OS Agent是前沿方向，技术难度高，因此薪资水平偏高端。
职位详情
关于这个职位
该职位是小米面向顶尖应届生的OS Agent工程师岗位，专注于智能体自进化技术、评测体系和运行时基础设施的研发
你将参与构建面向多步决策链路的Agent Harness平台和合成数据流水线，涉及大模型与智能体前沿技术
适合对AI Agent有强烈兴趣、编程功底扎实的优秀毕业生
最低要求
硕士及以上学历在读，人工智能等计算机相关专业，有 Python/C++/Java 语言经验
熟悉主流 Agent 框架（Claude SDK、LangChain、AutoGen 等），理解 ReAct/Plan-Execute 等 Agent 范式
具备分布式系统或大规模数据管线开发经验，熟悉 Docker/K8s/消息队列等基础设施
工作职责
探索智能体自进化技术，推动系统从实验原型向生产级演进
设计并搭建 Agent 能力评测体系，覆盖工具调用、多轮对话等核心场景，支持自动化评测与人工评审
构建Agent Harness平台，覆盖集成环境模拟、可观测性平台，支持轨迹回放、决策归因分析等功能
开发 Agent 运行时基础设施，包括沙箱环境管理、工具注册与调度、会话状态管理、异常恢复等核心模块
构建面向多步决策链路的环境仿真与合成数据生成流水线，结合过程奖励与结果奖励提升长链任务表现
优先资格
有评测系统设计、A/B 测试平台、或 MLOps/LLMOps 相关工程经验者优先
对新技术有强烈探索欲望及对大模型推理优化了解者优先
有 ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、ACL 等 AI 相关顶级会议发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入小米顶尖应届项目，接触OS级智能体前沿技术，技术成长空间大
- 参与从实验到生产的完整研发流程，积累工程和算法双重经验
- 大厂平台资源丰富，有机会与顶级AI研究者合作并发表论文
- 薪资福利优厚，提供有竞争力的薪酬和培训体系
- Agent领域技术迭代快，需要持续学习和跟进最新进展
- 工程复杂度高，涉及分布式系统、基础设施等，需要较强的系统设计能力
- 作为应届生，需要快速掌握多个技术栈并交付高质量代码
- 适合对AI Agent和大模型有浓厚兴趣、具备扎实编程基础、渴望在智能体领域深入发展的优秀应届毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从Agent工程师成长为智能体系统技术专家，深入底层架构设计
- 可向AI Agent架构师或大模型推理优化方向发展，参与前沿研究
- 在小米有清晰的职级晋升通道，优秀者可转为正式岗并承担更大责任
- 负责OS Agent核心模块的研发，包括自进化技术、评测体系和运行时基础设施
- 设计和搭建Agent能力评测平台，覆盖工具调用、多轮对话等场景，支持自动化与人工评审
- 构建Agent Harness平台，实现环境模拟、可观测性、轨迹回放和决策归因
- 开发沙箱管理、工具调度、会话状态管理等基础设施，并构建合成数据生成流水线
- 熟练掌握Python/C++/Java至少一种，有扎实的编程基础
- 熟悉主流Agent框架（Claude SDK、LangChain、AutoGen），理解ReAct/Plan-Execute等范式
- 具备分布式系统或数据管线开发经验，熟悉Docker/K8s/消息队列
- 有评测系统、A/B测试平台或MLOps/LLMOps经验者优先
申请策略
- 关注小米AI实验室的研究方向，在简历和面试中体现相关兴趣
- 准备一个Agent相关的Demo或项目介绍，展示技术深度
- 突出编程项目经验和算法竞赛经历，尤其是与Agent相关的项目
- 强调使用Agent框架（如LangChain）的实践案例，说明设计思路和难点
- 展示分布式系统或大数据处理相关项目，体现工程能力
- 如有论文发表或顶级会议经历，重点列出
- 深入学习Agent框架和ReAct/Plan-Execute范式，动手实现简单Agent
- 补充Docker/K8s和消息队列的实践操作，理解分布式部署
面试指南
- 对于Agent框架问题，先介绍使用过的框架，然后结合项目说明具体实现、遇到的挑战和解决方案
- 评测问题先明确业务场景，再讨论指标（成功率、耗时等）和自动化工具（如模拟环境、测试用例），最后给出改进建议
- 系统设计问题先澄清需求，再画架构图分模块阐述（状态存储、一致性、容错等）
- 请描述你使用过的Agent框架，并说说如何设计一个Agent系统？
- 如何评估一个Agent的能力？你会设计哪些评测指标和自动化方法？
- 分布式系统中如何管理会话状态？请给出设计方案
- 请解释ReAct模式的工作原理，并对比Plan-Execute
- 你如何优化大模型推理性能？有哪些经验？
职位点评
74
综合评分
小米顶尖应届项目，前沿Agent技术，高成长性但WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿领域、愿意适应快节奏的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
作为大厂校招，薪资有竞争力，福利较好，但JD未明确列出具体福利。
薪资信号面议 (18K-28K/月)
成长发展
90较高
岗位涉及前沿Agent技术，顶尖应届项目提供良好成长空间，但JD未明确提及晋升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、自进化、LLM、LangChain、AutoGen、Docker、K8s
成长机会顶尖应届
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
北京现场办公，未提及工作生活平衡，互联网公司可能存在高强度。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI Agent领域处于高速增长期，但社会影响力中性，主要服务于技术突破。
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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