主分类：Agent系统开发
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 Agent 研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "武汉",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、软件工程、自动化、电子信息及相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责材料研发智能体的需求分析、技术方案设计、工程开发、上线交付及持续运营，对业务效果和系统质量负责。\n2. 与材料及制造领域专家协作，将材料研发知识、业务流程、约束条件和验收规则沉淀为可复用的知识库、Skill、工具及智能体工作流。\n3. 负责材料智能体的容器化和企业内部环境部署，持续完善数据持久化、负载均衡、高可用、灰度发布、故障恢复及环境可复现能力。\n4. 建设知识、Skill、Prompt、配置及运行依赖的版本化治理能力，完善自动同步、冲突保护、变更审计和发布回滚机制。\n5. 负责敏感数据处理、模型策略路由、最小权限、工具读写控制及操作审计，保障材料研发智能体在企业安全边界内合规运行。",
"requirements_text": "1. 计算机、软件工程、自动化、电子信息及相关专业本科及以上学历；材料、制造相关背景可作为加分项\n2. 具备良好的系统编程、数据结构、后端架构和工程设计能力。\n3. 有真实上线的 LLM/Agent、复杂工作流或 AI 模型服务系统研发经验，能够处理工具编排、任务状态、异常恢复和持续迭代等问题。\n4. 熟悉 Linux 开发环境、Docker、CI/CD、配置管理和服务部署，具备发布、回滚、线上排障及性能优化能力。\n5. 具有较强的业务理解、跨团队协作和独立负责能力，能够在领域知识不完整的情况下，与业务专家共同澄清需求并推动问题闭环。",
"skills": [AI生成
"Linux",
"Docker",
"数据结构",
"性能优化",
"团队协作",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "材料、制造相关背景可作为加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7670811238164089131/detail"
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"fulltext": "AI Agent 研发工程师\n职位描述\n1. 负责材料研发智能体的需求分析、技术方案设计、工程开发、上线交付及持续运营，对业务效果和系统质量负责。\n2. 与材料及制造领域专家协作，将材料研发知识、业务流程、约束条件和验收规则沉淀为可复用的知识库、Skill、工具及智能体工作流。\n3. 负责材料智能体的容器化和企业内部环境部署，持续完善数据持久化、负载均衡、高可用、灰度发布、故障恢复及环境可复现能力。\n4. 建设知识、Skill、Prompt、配置及运行依赖的版本化治理能力，完善自动同步、冲突保护、变更审计和发布回滚机制。\n5. 负责敏感数据处理、模型策略路由、最小权限、工具读写控制及操作审计，保障材料研发智能体在企业安全边界内合规运行。\n\n职位要求\n1. 计算机、软件工程、自动化、电子信息及相关专业本科及以上学历；材料、制造相关背景可作为加分项\n2. 具备良好的系统编程、数据结构、后端架构和工程设计能力。\n3. 有真实上线的 LLM/Agent、复杂工作流或 AI 模型服务系统研发经验，能够处理工具编排、任务状态、异常恢复和持续迭代等问题。\n4. 熟悉 Linux 开发环境、Docker、CI/CD、配置管理和服务部署，具备发布、回滚、线上排障及性能优化能力。\n5. 具有较强的业务理解、跨团队协作和独立负责能力，能够在领域知识不完整的情况下，与业务专家共同澄清需求并推动问题闭环。\n1. 负责材料研发智能体的需求分析、技术方案设计、工程开发、上线交付及持续运营，对业务效果和系统质量负责。\n2. 与材料及制造领域专家协作，将材料研发知识、业务流程、约束条件和验收规则沉淀为可复用的知识库、Skill、工具及智能体工作流。\n3. 负责材料智能体的容器化和企业内部环境部署，持续完善数据持久化、负载均衡、高可用、灰度发布、故障恢复及环境可复现能力。\n4. 建设知识、Skill、Prompt、配置及运行依赖的版本化治理能力，完善自动同步、冲突保护、变更审计和发布回滚机制。\n5. 负责敏感数据处理、模型策略路由、最小权限、工具读写控制及操作审计，保障材料研发智能体在企业安全边界内合规运行。\n1. 计算机、软件工程、自动化、电子信息及相关专业本科及以上学历；材料、制造相关背景可作为加分项\n2. 具备良好的系统编程、数据结构、后端架构和工程设计能力。\n3. 有真实上线的 LLM/Agent、复杂工作流或 AI 模型服务系统研发经验，能够处理工具编排、任务状态、异常恢复和持续迭代等问题。\n4. 熟悉 Linux 开发环境、Docker、CI/CD、配置管理和服务部署，具备发布、回滚、线上排障及性能优化能力。\n5. 具有较强的业务理解、跨团队协作和独立负责能力，能够在领域知识不完整的情况下，与业务专家共同澄清需求并推动问题闭环。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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