OS架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向AIOS技术负责人或首席架构师方向发展，主导端侧AI基础设施的演进
• 也可转向更前沿的通用人工智能（AGI）研究，探索计算机使用、多智能体协作等方向
• 或成为AI与操作系统融合领域的专家，在开源社区建立影响力，输出技术专利和论文
• 负责AIOS系统底层的感知与操控能力建设，包括屏幕理解、模拟点击、滑动等操作，使智能体像用户一样操控系统和应用
• 开发系统级自主智能体核心框架，实现多模态输入融合、任务规划引擎、Workflow编排体系，以及端侧Skill运行时环境
• 设计针对智能体的细粒度权限模型与审计链路，确保系统调用和跨应用行为安全可控
• 持续跟踪并转化自主智能体、多模态大模型、端侧模型量化等前沿技术到产品中
• 深度掌握Android Framework、System Server、IPC通信、Linux内核等系统级开发知识
• 熟练运用Python/Kotlin/Java进行原型开发，熟悉LLM原理、Prompt Engineering、RAG架构及主流Agent框架（LangChain、LangGraph等）
• 具备端侧推理框架（TFLite、CoreML等）集成或部署经验，理解端云混合推理架构
• 较强的逻辑推理能力与系统思维，能将复杂业务场景抽象为可落地的技术架构

申请策略

• 了解商米科技的产品方向（如商业IoT设备），思考AIOS如何赋能其硬件生态，在面试中展现业务理解
• 准备一个你主导过的系统级Agent或端侧AI项目的完整架构图和技术细节，体现系统性思维
• 突出Android Framework、Linux内核优化、系统服务等底层架构经验，尤其是性能调优或权限模型相关项目
• 强调AI Agent开发经历，如使用LangChain、AutoGPT等构建过任务规划或多模态交互系统
• 如有端侧大模型量化、部署或端云混合推理落地经验，务必详细描述
• 展示开源贡献、技术专利或论文，体现技术深度与影响力
• 如果缺少端侧推理框架（TFLite、MLC-LLM等）实践，可提前学习并动手跑通一个端侧模型部署Demo
• 深入理解CUA（Computer Use Agent）相关论文和项目，如Claude Code、Claw等，了解系统级Agent设计思路

面试指南

• 对于架构设计类问题，可先阐述核心挑战（资源约束、实时性、可靠性），再给出分层架构方案（感知层、决策层、执行层），最后用实际例子说明权衡
• 对于技术细节问题，先回答原理，再结合个人项目经历说明具体实现和遇到的坑，展示深度
• 对于开放性问题（如前沿技术跟踪），可展示你对行业现状的理解，并提出自己的观点和下一步计划
• 如何设计一个在资源受限设备上运行的AI智能体，使其既能实时响应又能执行复杂任务？
• 请描述你使用LangChain或类似框架实现任务规划与执行的经验，遇到过哪些挑战？
• Android Framework中如何实现屏幕内容的语义理解？你了解AccessibilityService的原理吗？
• 端侧大模型量化有哪些常用方法？你会如何权衡模型精度和推理速度？
• 如何设计一套细粒度的权限模型，确保智能体在跨应用操作时的安全性和可追溯性？