主分类：Agent系统开发
辅助：云基础设施与系统软件研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI基建架构师",
"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": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位职责\n1. Sandbox 安全与隔离架构\n设计并实现多租户、高隔离性的AI代码执行沙箱，支持动态资源限制、网络策略及文件系统隔离。\n优化沙箱启动速度与冷启动性能，满足在线推理、Agent工具调用及离线批处理场景需求。\n探索轻量级虚拟化技术（如gVisor、Firecracker、Wasm运行时）在AI场景下的最佳实践。\n2. AI Observability 可观测体系建设\n构建覆盖模型调用、Token消耗、推理延迟、Prompt/Response全链路的可观测体系。\n设计Trace、Metrics、Logging三位一体的数据采集与存储方案，支持实时监控与事后回溯。\n针对Agent场景，建立多步骤推理轨迹追踪、工具调用成功率统计及异常行为告警能力。\n3. Agent 全生态架构设计与落地\n主导Agent运行时架构设计，包括Agent生命周期管理、会话状态持久化、工具注册与发现机制。\n设计并实现Agent编排引擎，支持单Agent、多Agent协作及人机协同模式。\n构建Agent开发者工具链，包括调试CLI、可视化编排面板及自动化测试框架。\n推动Agent间通信协议标准化，对接主流编排框架。\n4. 架构演进与技术决策\n制定技术路线图，平衡稳定性、成本与迭代效率。\n输出架构设计文档，组织技术评审，指导中高级工程师落地。\n跟踪业界前沿技术趋势，推动AI基础设施的持续演进。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上后端/基础架构开发经验，其中至少2年AI基础设施领域经验。\n2、精通至少两种编程语言（Go / java / python / js）。\n3、深入理解容器化技术（Docker / containerd / kata）及Kubernetes调度原理，有大规模K8s集群开发经验。\n4、熟悉分布式追踪系统（OpenTelemetry / Jaeger / Zipkin）及时序数据库（Prometheus / VictoriaMetrics）。\n5、有实际参与过沙箱安全机制（如gVisor、Firecracker、Wasm运行时）的设计或二次开发。\n\n加分项\n1、有Agent框架（LangChain、openclaw、Hermes）源码阅读或二次开发经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Docker",
"Kubernetes",
"数据库",
"Go"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI基建架构师\n职位描述\n岗位职责\n1. Sandbox 安全与隔离架构\n设计并实现多租户、高隔离性的AI代码执行沙箱，支持动态资源限制、网络策略及文件系统隔离。\n优化沙箱启动速度与冷启动性能，满足在线推理、Agent工具调用及离线批处理场景需求。\n探索轻量级虚拟化技术（如gVisor、Firecracker、Wasm运行时）在AI场景下的最佳实践。\n2. AI Observability 可观测体系建设\n构建覆盖模型调用、Token消耗、推理延迟、Prompt/Response全链路的可观测体系。\n设计Trace、Metrics、Logging三位一体的数据采集与存储方案，支持实时监控与事后回溯。\n针对Agent场景，建立多步骤推理轨迹追踪、工具调用成功率统计及异常行为告警能力。\n3. Agent 全生态架构设计与落地\n主导Agent运行时架构设计，包括Agent生命周期管理、会话状态持久化、工具注册与发现机制。\n设计并实现Agent编排引擎，支持单Agent、多Agent协作及人机协同模式。\n构建Agent开发者工具链，包括调试CLI、可视化编排面板及自动化测试框架。\n推动Agent间通信协议标准化，对接主流编排框架。\n4. 架构演进与技术决策\n制定技术路线图，平衡稳定性、成本与迭代效率。\n输出架构设计文档，组织技术评审，指导中高级工程师落地。\n跟踪业界前沿技术趋势，推动AI基础设施的持续演进。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上后端/基础架构开发经验，其中至少2年AI基础设施领域经验。\n2、精通至少两种编程语言（Go / java / python / js）。\n3、深入理解容器化技术（Docker / containerd / kata）及Kubernetes调度原理，有大规模K8s集群开发经验。\n4、熟悉分布式追踪系统（OpenTelemetry / Jaeger / Zipkin）及时序数据库（Prometheus / VictoriaMetrics）。\n5、有实际参与过沙箱安全机制（如gVisor、Firecracker、Wasm运行时）的设计或二次开发。\n\n加分项\n1、有Agent框架（LangChain、openclaw、Hermes）源码阅读或二次开发经验。\n岗位职责\n1. Sandbox 安全与隔离架构\n设计并实现多租户、高隔离性的AI代码执行沙箱，支持动态资源限制、网络策略及文件系统隔离。\n优化沙箱启动速度与冷启动性能，满足在线推理、Agent工具调用及离线批处理场景需求。\n探索轻量级虚拟化技术（如gVisor、Firecracker、Wasm运行时）在AI场景下的最佳实践。\n2. AI Observability 可观测体系建设\n构建覆盖模型调用、Token消耗、推理延迟、Prompt/Response全链路的可观测体系。\n设计Trace、Metrics、Logging三位一体的数据采集与存储方案，支持实时监控与事后回溯。\n针对Agent场景，建立多步骤推理轨迹追踪、工具调用成功率统计及异常行为告警能力。\n3. Agent 全生态架构设计与落地\n主导Agent运行时架构设计，包括Agent生命周期管理、会话状态持久化、工具注册与发现机制。\n设计并实现Agent编排引擎，支持单Agent、多Agent协作及人机协同模式。\n构建Agent开发者工具链，包括调试CLI、可视化编排面板及自动化测试框架。\n推动Agent间通信协议标准化，对接主流编排框架。\n4. 架构演进与技术决策\n制定技术路线图，平衡稳定性、成本与迭代效率。\n输出架构设计文档，组织技术评审，指导中高级工程师落地。\n跟踪业界前沿技术趋势，推动AI基础设施的持续演进。\n1、本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上后端/基础架构开发经验，其中至少2年AI基础设施领域经验。\n2、精通至少两种编程语言（Go / java / python / js）。\n3、深入理解容器化技术（Docker / containerd / kata）及Kubernetes调度原理，有大规模K8s集群开发经验。\n4、熟悉分布式追踪系统（OpenTelemetry / Jaeger / Zipkin）及时序数据库（Prometheus / VictoriaMetrics）。\n5、有实际参与过沙箱安全机制（如gVisor、Firecracker、Wasm运行时）的设计或二次开发。\n\n加分项\n1、有Agent框架（LangChain、openclaw、Hermes）源码阅读或二次开发经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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