AI Agent 研发工程师（Xiaomi miclaw 方向）

优缺点分析

角色解读

• 从单一功能模块开发起步，逐步参与更复杂的Agent链路设计和优化
• 实习后有机会转正为正式员工，深入AI Agent核心研发
• 未来可向AI应用架构师或大模型推理优化专家方向发展
• 参与AI Agent客户端模块的功能开发与优化，直接接触小米miclaw方向的核心代码
• 协助Agent与系统能力的桥接开发与联调，完成明确定义的子任务
• 负责端侧Agent链路性能数据采集、问题复现与调优，提升产品体验
• 参与模块化重构与依赖治理，提升代码质量和可维护性
• 扎实的计算机基础，熟悉至少一门编程语言（如Python、Java或Kotlin）
• 对AI Agent和大模型应用有浓厚兴趣，了解Function Calling/Tool Use等概念
• 具备独立完成功能模块的能力，有个人项目或实习经历
• 良好的学习能力和沟通协作能力，注重代码规范和细节

申请策略

• 在投递时附上展示你对AI Agent理解的作品或博客，会增加竞争力
• 了解小米miclaw方向的产品背景，面试中展现对该方向的热情
• 重点突出与AI Agent、大模型相关的个人项目或课程设计，如调用LLM API的Demo
• 展示独立完成功能模块的能力，最好有代码仓库链接
• 强调学习能力和快速上手新技术的经历，如自学框架或参与开源
• 提前学习Function Calling、Tool Use的具体实现，动手写一个小型Agent Demo
• 熟悉Android或客户端开发基础，了解性能调优工具

面试指南

• 技术题采用'概念+原理+实例'结构：先定义概念，再简述原理，最后结合自身项目举例
• 开放性问题采用'STAR'原则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
• 对不熟悉的问题，坦诚说明不熟悉，但给出自己的思考方向和学习计划
• 请解释Function Calling的工作原理，并举例说明如何实现一个Tool Use
• 如何优化一个AI Agent客户端的响应速度？请说出你的思路
• 描述你做过的一个项目，重点说明你独立完成的模块及其技术难点
• 对端侧部署大模型有哪些了解？端侧和云端Agent有什么区别？
• 在团队协作中，如果遇到需求不明确的情况，你会如何处理？