主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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": "大模型算法工程师-Data Agent方向",
"job_level": "校招",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": "算法研发"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": {
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"degree": "计算机科学、人工智能、数学、统计或相关专业 硕士及以上研究生",
"language": "5. 对数据智能、Data Agent 方向有浓厚兴趣，具备良好的中英文文献阅读能力",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位职责：\n1. 参与分析 Agent（Text-to-SQL / Data Agent）核心能力的研究与研发，探索大模型在企业数据分析场景下规模化、生产级落地的技术路径；\n2. 负责 NL2SQL 相关算法的设计、实现与优化，包括多路生成、执行结果投票、置信度选择等机制，提升 SQL 生成的准确率与稳定性；\n3. 探索基于数据血缘、日志与 schema 的语义质量诊断与自动增强，提升面向大模型的语义可用性；\n4. 参与领域评测集构建（含基于 BI 看板的自动挖掘）与\"评测—归因—优化—回测\"自动化闭环的建设，支撑效果持续迭代；\n5. 参与数字溯源、异常根因诊断、报告生成与可视化等分析能力的算法研发，保障结果可信、可解释；\n6. 跟踪 NL2SQL、LLM Agent、多模态与大模型工程化等相关领域的前沿技术动态，并推动在业务中的应用落地。",
"requirements_text": "任职要求：\n1. 计算机科学、人工智能、数学、统计或相关专业 硕士及以上研究生，有 NL2SQL / LLM Agent / 数据智能方向项目、竞赛或研究经历者优先；\n2. 熟悉深度学习与大语言模型基本原理，掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；\n3. 对自然语言处理（NLP）、大模型应用（如 Prompt、RAG、微调、Agent）有深入理解，有相关项目经验者优先；\n4. 熟悉 SQL，了解数据库与数据仓库基本概念，具备扎实的编程能力（Python 优先）和算法基础；\n5. 对数据智能、Data Agent 方向有浓厚兴趣，具备良好的中英文文献阅读能力；\n6. 具备较强的分析与解决问题的能力，良好的沟通与团队协作精神。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据库",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "1. 计算机科学、人工智能、数学、统计或相关专业 硕士及以上研究生，有 NL2SQL / LLM Agent / 数据智能方向项目、竞赛或研究经历者优先；3. 对自然语言处理（NLP）、大模型应用（如 Prompt、RAG、微调、Agent）有深入理解，有相关项目经验者优先；4. 熟悉 SQL，了解数据库与数据仓库基本概念，具备扎实的编程能力（Python 优先）和算法基础",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/campus/m/position/7670923368716011830/detail"
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"fulltext": "大模型算法工程师-Data Agent方向\n职位描述\n岗位职责：\n1. 参与分析 Agent（Text-to-SQL / Data Agent）核心能力的研究与研发，探索大模型在企业数据分析场景下规模化、生产级落地的技术路径；\n2. 负责 NL2SQL 相关算法的设计、实现与优化，包括多路生成、执行结果投票、置信度选择等机制，提升 SQL 生成的准确率与稳定性；\n3. 探索基于数据血缘、日志与 schema 的语义质量诊断与自动增强，提升面向大模型的语义可用性；\n4. 参与领域评测集构建（含基于 BI 看板的自动挖掘）与\"评测—归因—优化—回测\"自动化闭环的建设，支撑效果持续迭代；\n5. 参与数字溯源、异常根因诊断、报告生成与可视化等分析能力的算法研发，保障结果可信、可解释；\n6. 跟踪 NL2SQL、LLM Agent、多模态与大模型工程化等相关领域的前沿技术动态，并推动在业务中的应用落地。\n\n职位要求\n任职要求：\n1. 计算机科学、人工智能、数学、统计或相关专业 硕士及以上研究生，有 NL2SQL / LLM Agent / 数据智能方向项目、竞赛或研究经历者优先；\n2. 熟悉深度学习与大语言模型基本原理，掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；\n3. 对自然语言处理（NLP）、大模型应用（如 Prompt、RAG、微调、Agent）有深入理解，有相关项目经验者优先；\n4. 熟悉 SQL，了解数据库与数据仓库基本概念，具备扎实的编程能力（Python 优先）和算法基础；\n5. 对数据智能、Data Agent 方向有浓厚兴趣，具备良好的中英文文献阅读能力；\n6. 具备较强的分析与解决问题的能力，良好的沟通与团队协作精神。\n岗位职责：\n1. 参与分析 Agent（Text-to-SQL / Data Agent）核心能力的研究与研发，探索大模型在企业数据分析场景下规模化、生产级落地的技术路径；\n2. 负责 NL2SQL 相关算法的设计、实现与优化，包括多路生成、执行结果投票、置信度选择等机制，提升 SQL 生成的准确率与稳定性；\n3. 探索基于数据血缘、日志与 schema 的语义质量诊断与自动增强，提升面向大模型的语义可用性；\n4. 参与领域评测集构建（含基于 BI 看板的自动挖掘）与\"评测—归因—优化—回测\"自动化闭环的建设，支撑效果持续迭代；\n5. 参与数字溯源、异常根因诊断、报告生成与可视化等分析能力的算法研发，保障结果可信、可解释；\n6. 跟踪 NL2SQL、LLM Agent、多模态与大模型工程化等相关领域的前沿技术动态，并推动在业务中的应用落地。\n任职要求：\n1. 计算机科学、人工智能、数学、统计或相关专业 硕士及以上研究生，有 NL2SQL / LLM Agent / 数据智能方向项目、竞赛或研究经历者优先；\n2. 熟悉深度学习与大语言模型基本原理，掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）；\n3. 对自然语言处理（NLP）、大模型应用（如 Prompt、RAG、微调、Agent）有深入理解，有相关项目经验者优先；\n4. 熟悉 SQL，了解数据库与数据仓库基本概念，具备扎实的编程能力（Python 优先）和算法基础；\n5. 对数据智能、Data Agent 方向有浓厚兴趣，具备良好的中英文文献阅读能力；\n6. 具备较强的分析与解决问题的能力，良好的沟通与团队协作精神。",
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