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小米
AIOS 开发工程师
立即应聘

AIOS 开发工程师

发布于 大约 15 小时前

普通员工/个人贡献者

南京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Dsl
Llm
Npu/Gpu
Swiftui
渲染引擎
系统编程

AI 估算 · 16k–26k

AIOS方向前沿，小米平台，南京校招薪资有竞争力，综合估算。

职位详情

关于这个职位

该职位负责设计AIOS系统的核心交互协议和渲染引擎，将LLM生成能力与原生UI深度融合

你将参与DSL语言设计、流式渲染、端侧意图路由及多Agent编排等前沿技术研发，工作涉及C/C++/Rust、Flutter等
适合对AI与操作系统底层结合感兴趣的技术人才

最低要求

基础要求：

届本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业
扎实的编程基础，精通 C/C++ 或 Rust，理解内存管理与系统编程
理解操作系统原理（进程调度、内存管理、IPC 机制）
至少熟悉一个声明式 UI 框架（Flutter / Jetpack Compose / SwiftUI）的渲染管线原理

工作职责

A²UI DSL 协议设计与实现：设计 LLM 输出与原生 UI 之间的轻量级中间表示语言，支持流式增量更新、Token 经济性优化及跨框架适配（Flutter/Compose/SwiftUI）

流式渲染引擎开发：构建从 JSON DSL 到原生 Widget 的流式解析与渲染管线，实现基于 Token 粒度的边生成边渲染（AST Streaming），确保首屏渲染延迟 < 100ms、帧率稳定 120Hz
端侧意图路由与多 Agent 编排：部署和优化端侧轻量意图分类模型（< 50M 参数），设计多 Agent 协作编排策略与 Surface 显示优先级仲裁算法
端云协同推理方案：设计端侧 SLM 预判 + 云端大模型异步填充的协同架构，实现离线降级兜底与 OS 级组件预热缓存
OS 级系统集成：在跨进程共享内存通信、UI 状态机生命周期接管、NPU/GPU 硬件加速等系统层面进行深度工程实践，将生成式 UI 能力注入 OS 渲染中枢

优先资格

优先项（满足其一即可）：

了解 Transformer 架构与大模型基本原理，有端侧模型部署经验（TFLite / ONNX / MNN）
有编译原理基础，了解 DSL 设计、Parser、AST 构建等概念
熟悉图形渲染管线（Skia / Vulkan / Metal），有帧率优化或渲染引擎开发经验
了解 MCP（Model Context Protocol）或 A2A（Agent-to-Agent）等 Agent 协作协议
有 HCI/交互设计背景，关注 CHI / UIST / IUI 等会议方向
在开源社区有 UI 框架、编译器、AI 推理相关贡献

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术：接触LLM+操作系统融合的革新领域，技术含金量高
  • 大厂平台：小米业务场景丰富，可在实际产品中验证技术成果
  • 校招友好：面向2027届，提供系统化培养和成长空间
  • 技术栈要求高：需同时掌握系统编程、UI框架和AI知识，学习成本大
  • 项目复杂度高：涉及跨进程、多框架适配，调试与优化难度大
  • 行业竞争激烈：AIOS概念火热，需要不断追赶技术前沿

缺点 / 挑战

  • 适合对底层系统开发有热情、具备扎实编程功底且渴望挑战AI+系统融合的应届生

角色解读

  • 技术深挖：从UI渲染到OS集成，逐步成为系统架构师或技术专家
  • AI结合：深入LLM与端侧智能方向，向AI系统工程师或算法工程师转型
  • 管理路线：积累平台级项目经验后，可晋升为技术Leader或产品负责人
  • 设计A²UI DSL协议，实现LLM输出到原生UI的轻量级中间表示，支持流式更新和跨框架适配
  • 构建流式渲染引擎，开发从JSON DSL到原生Widget的解析与渲染管线，优化首屏延迟和帧率
  • 部署端侧意图分类模型，设计多Agent协作编排策略，实现智能路由和显示优先级仲裁
  • 参与端云协同推理和OS级系统集成，提升AI生成式UI的实时性和稳定性
  • 精通C/C++或Rust，具备系统编程和内存管理能力
  • 理解操作系统原理，掌握进程调度、IPC和内存管理机制
  • 熟悉至少一个声明式UI框架（Flutter/Compose/SwiftUI）的渲染管线原理
  • 了解LLM基本概念，有端侧推理或编译原理基础者更佳

申请策略

  • 关注小米AIOS战略方向，在面试中结合部门业务展示匹配度
  • 提前准备跨领域问题，如UI渲染与AI推理的协同优化
  • 突出C/C++或Rust项目经历，尤其是涉及内存管理和性能优化的部分
  • 强调对声明式UI框架渲染机制的理解，可附上相关Demo或开源贡献
  • 如有AI推理或编译器相关项目，重点展示DSL解析或模型部署经验
  • 提供GitHub或技术博客链接，展示技术深度和持续学习能力
  • 补足操作系统原理和IPC机制，可通过阅读经典书籍或系统编程实践加强
  • 动手实现一个简单的DSL解析器或渲染器，理解流式渲染核心

面试指南

  • 先给出核心原理，再结合具体技术方案，最后提及性能权衡与备选方案
  • 使用STAR法则描述项目经验，强调你个人贡献和带来的量化收益
  • 对于开放式设计问题，先说清问题边界，再给出可行方案并讨论取舍
  • 请解释一下你理解的流式渲染，并说明如何保证100ms内的首屏延迟？
  • 在C++或Rust中，如何实现一个轻量级跨进程通信方案？
  • 你如何理解DSL？设计一个用于UI描述的DSL需要考虑哪些因素？
  • 如果让你在端侧部署一个<50M参数的意图分类模型，你会如何选型和优化？
  • OS级别的UI状态管理有哪些挑战？你如何处理生命周期接管？

职位点评

71
综合评分

大厂前沿AI系统开发岗，技术成长极佳，但WLB未知

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
最适合理想驱动、渴望技术突破、能接受现场加班的求职者。
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40
使命价值60

薪资福利

75中等

小米作为上市大厂，薪资福利具有竞争力，但JD未明确具体薪资范围。

薪资信号未披露（AI估算：16K-26K/月）

成长发展

90较高

该职位涉及LLM、DSL、渲染引擎等前沿技术，能快速提升系统级开发能力。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Rust、LLM、DSL、渲染引擎、NPU/GPU
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

工作地点在南京，未说明远程或弹性工时，生活方式灵活性一般。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

60中等

AIOS是小米战略布局，但具体社会影响力不明显，属于商业驱动。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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