主分类：Agent系统开发
辅助：平台与开发者产品经理（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI工程平台架构师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 8,
"degree": "计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责企业级 AI Agent 开发平台的整体架构设计，面向手机操作系统等超大型软件工程场景，构建支持 Agentic Coding 的自主编码、规划与执行能力，推动平台成为类 OpenClaw 的旗舰级产品\n2. 主导 Multi-Agent 协作框架的设计与实现，涵盖任务分解、上下文管理、工具调用编排及多 Agent 协同流程，支撑复杂软件系统（百万级代码行）的端到端自动化开发\n3. 深入理解大型软件系统（手机操作系统、超大型互联网应用等）的架构范式与工程约束，将领域知识融入 Agent 的规划与决策机制，确保生成代码符合工业级质量标准\n4. 设计覆盖软件全生命周期的 Agent 能力体系，包括需求理解与拆解、架构设计辅助、代码生成与重构、自动化测试、代码审查及持续集成，构建端到端的智能研发流水线\n5. 参与 Agent 平台核心基础设施建设，包括长上下文记忆管理、代码仓库级 RAG 引擎、工具生态集成及安全沙箱执行环境，保障平台稳定性与可扩展性",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的系统设计与工程基础\n2. 8 年以上软件系统架构或 AI 研发经验，有大型复杂系统（操作系统、基础软件平台、大型互联网应用等）架构设计与落地的实际经验\n3. 深入理解 AI Agent 技术体系，熟悉 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等 Agentic 框架范式，有自主 Agent 系统从 0 到 1 的设计与实现经验\n4. 熟练掌握主流大语言模型调用与集成（OpenAI、Anthropic Claude、开源 LLM 等），理解 Function Calling、工具链编排、上下文窗口管理等工程关键点\n5. 具备扎实的编程能力，熟练使用 Python，掌握 C/C++ 或系统级编程语言，有大规模代码库的开发与维护经验\n加分项：\n1. 有类 Devin、Cursor、OpenClaw 等 Agentic Coding 产品或类似系统的设计、研发或深度使用经验\n2. 深度参与过手机操作系统、编译器、运行时等基础软件的研发，能将超大型软件工程约束融入 Agent 设计\n3. 有 LLM 微调（SFT/RLHF/LoRA 等）或代码领域专用模型训练经验，了解代码大模型的能力边界与提升路径\n4. 熟悉代码级 RAG 系统设计，有跨仓库代码检索、AST 分析、依赖图构建等工程实践经验\n5. 有 Agent 安全沙箱、长期记忆存储或多 Agent 协同调度等基础设施的设计与实现经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"React",
"模型训练",
"系统架构",
"架构设计",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7615877922780907817/detail"
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"fulltext": "AI工程平台架构师\n职位描述\n1. 负责企业级 AI Agent 开发平台的整体架构设计，面向手机操作系统等超大型软件工程场景，构建支持 Agentic Coding 的自主编码、规划与执行能力，推动平台成为类 OpenClaw 的旗舰级产品\n2. 主导 Multi-Agent 协作框架的设计与实现，涵盖任务分解、上下文管理、工具调用编排及多 Agent 协同流程，支撑复杂软件系统（百万级代码行）的端到端自动化开发\n3. 深入理解大型软件系统（手机操作系统、超大型互联网应用等）的架构范式与工程约束，将领域知识融入 Agent 的规划与决策机制，确保生成代码符合工业级质量标准\n4. 设计覆盖软件全生命周期的 Agent 能力体系，包括需求理解与拆解、架构设计辅助、代码生成与重构、自动化测试、代码审查及持续集成，构建端到端的智能研发流水线\n5. 参与 Agent 平台核心基础设施建设，包括长上下文记忆管理、代码仓库级 RAG 引擎、工具生态集成及安全沙箱执行环境，保障平台稳定性与可扩展性\n\n职位要求\n1. 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的系统设计与工程基础\n2. 8 年以上软件系统架构或 AI 研发经验，有大型复杂系统（操作系统、基础软件平台、大型互联网应用等）架构设计与落地的实际经验\n3. 深入理解 AI Agent 技术体系，熟悉 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等 Agentic 框架范式，有自主 Agent 系统从 0 到 1 的设计与实现经验\n4. 熟练掌握主流大语言模型调用与集成（OpenAI、Anthropic Claude、开源 LLM 等），理解 Function Calling、工具链编排、上下文窗口管理等工程关键点\n5. 具备扎实的编程能力，熟练使用 Python，掌握 C/C++ 或系统级编程语言，有大规模代码库的开发与维护经验\n加分项：\n1. 有类 Devin、Cursor、OpenClaw 等 Agentic Coding 产品或类似系统的设计、研发或深度使用经验\n2. 深度参与过手机操作系统、编译器、运行时等基础软件的研发，能将超大型软件工程约束融入 Agent 设计\n3. 有 LLM 微调（SFT/RLHF/LoRA 等）或代码领域专用模型训练经验，了解代码大模型的能力边界与提升路径\n4. 熟悉代码级 RAG 系统设计，有跨仓库代码检索、AST 分析、依赖图构建等工程实践经验\n5. 有 Agent 安全沙箱、长期记忆存储或多 Agent 协同调度等基础设施的设计与实现经验\n1. 负责企业级 AI Agent 开发平台的整体架构设计，面向手机操作系统等超大型软件工程场景，构建支持 Agentic Coding 的自主编码、规划与执行能力，推动平台成为类 OpenClaw 的旗舰级产品\n2. 主导 Multi-Agent 协作框架的设计与实现，涵盖任务分解、上下文管理、工具调用编排及多 Agent 协同流程，支撑复杂软件系统（百万级代码行）的端到端自动化开发\n3. 深入理解大型软件系统（手机操作系统、超大型互联网应用等）的架构范式与工程约束，将领域知识融入 Agent 的规划与决策机制，确保生成代码符合工业级质量标准\n4. 设计覆盖软件全生命周期的 Agent 能力体系，包括需求理解与拆解、架构设计辅助、代码生成与重构、自动化测试、代码审查及持续集成，构建端到端的智能研发流水线\n5. 参与 Agent 平台核心基础设施建设，包括长上下文记忆管理、代码仓库级 RAG 引擎、工具生态集成及安全沙箱执行环境，保障平台稳定性与可扩展性\n1. 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的系统设计与工程基础\n2. 8 年以上软件系统架构或 AI 研发经验，有大型复杂系统（操作系统、基础软件平台、大型互联网应用等）架构设计与落地的实际经验\n3. 深入理解 AI Agent 技术体系，熟悉 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等 Agentic 框架范式，有自主 Agent 系统从 0 到 1 的设计与实现经验\n4. 熟练掌握主流大语言模型调用与集成（OpenAI、Anthropic Claude、开源 LLM 等），理解 Function Calling、工具链编排、上下文窗口管理等工程关键点\n5. 具备扎实的编程能力，熟练使用 Python，掌握 C/C++ 或系统级编程语言，有大规模代码库的开发与维护经验\n加分项：\n1. 有类 Devin、Cursor、OpenClaw 等 Agentic Coding 产品或类似系统的设计、研发或深度使用经验\n2. 深度参与过手机操作系统、编译器、运行时等基础软件的研发，能将超大型软件工程约束融入 Agent 设计\n3. 有 LLM 微调（SFT/RLHF/LoRA 等）或代码领域专用模型训练经验，了解代码大模型的能力边界与提升路径\n4. 熟悉代码级 RAG 系统设计，有跨仓库代码检索、AST 分析、依赖图构建等工程实践经验\n5. 有 Agent 安全沙箱、长期记忆存储或多 Agent 协同调度等基础设施的设计与实现经验",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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