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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:xiaomi:7670924118350465321

大模型agent算法工程师

未披露 · 北京 · 小米集团

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "大模型agent算法工程师",
        "job_level": "校招",AI生成
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        "location": "北京",
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        "job_category": "算法研发"AI生成
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        "company_name": "小米集团",
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        "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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        "degree": "计算机相关方向的硕士或博士",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "探索 Agent Harness 研究与应用的前沿技术,构建可进化的 Agent Harness 技术底座,定义可持续学习 Agent 的基础范式,包括但不限于:\n1、Agent Memory:自主记忆管理\n设计端云分层、多智能体共享、多模态统一的记忆架构,支撑跨设备跨场景的记忆服务能力;探索记忆读写策略与组织结构的自适应演化机制,实现 Agent 层级的持续学习与自纠错。\n2、Agent Search:搜索智能体与策略优化\n融合遗传进化、语言反思与搜索算法,构建 Search Agent 的经验闭环优化范式,探索从数据构建到在线迭代的后训练全流程,结合多智能体实现协同搜索与策略优化。\n3、Agent Harness:可进化的执行底座\n基于执行 Trace 实现 Harness 在线诊断与自动优化,探索 Test-time 数据高效的 Agent 策略优化范式,兼顾探索效率与决策稳定性。",
        "requirements_text": "1.计算机相关方向的硕士或博士;\n2.有大模型AIAgent相关研究和项目经历,一作发表过相关方向向的顶会论文;\n3.具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力,能够独立思考并开展工作,具有强烈的好奇心和责任心。",
        "skills": [AI生成
            "大语言模型"
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    "fulltext": "大模型agent算法工程师\n职位描述\n探索 Agent Harness 研究与应用的前沿技术,构建可进化的 Agent Harness 技术底座,定义可持续学习 Agent 的基础范式,包括但不限于:\n1、Agent Memory:自主记忆管理\n设计端云分层、多智能体共享、多模态统一的记忆架构,支撑跨设备跨场景的记忆服务能力;探索记忆读写策略与组织结构的自适应演化机制,实现 Agent 层级的持续学习与自纠错。\n2、Agent Search:搜索智能体与策略优化\n融合遗传进化、语言反思与搜索算法,构建 Search Agent 的经验闭环优化范式,探索从数据构建到在线迭代的后训练全流程,结合多智能体实现协同搜索与策略优化。\n3、Agent Harness:可进化的执行底座\n基于执行 Trace 实现 Harness 在线诊断与自动优化,探索 Test-time 数据高效的 Agent 策略优化范式,兼顾探索效率与决策稳定性。\n\n职位要求\n1.计算机相关方向的硕士或博士;\n2.有大模型AIAgent相关研究和项目经历,一作发表过相关方向向的顶会论文;\n3.具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力,能够独立思考并开展工作,具有强烈的好奇心和责任心。\n探索 Agent Harness 研究与应用的前沿技术,构建可进化的 Agent Harness 技术底座,定义可持续学习 Agent 的基础范式,包括但不限于:\n1、Agent Memory:自主记忆管理\n设计端云分层、多智能体共享、多模态统一的记忆架构,支撑跨设备跨场景的记忆服务能力;探索记忆读写策略与组织结构的自适应演化机制,实现 Agent 层级的持续学习与自纠错。\n2、Agent Search:搜索智能体与策略优化\n融合遗传进化、语言反思与搜索算法,构建 Search Agent 的经验闭环优化范式,探索从数据构建到在线迭代的后训练全流程,结合多智能体实现协同搜索与策略优化。\n3、Agent Harness:可进化的执行底座\n基于执行 Trace 实现 Harness 在线诊断与自动优化,探索 Test-time 数据高效的 Agent 策略优化范式,兼顾探索效率与决策稳定性。\n1.计算机相关方向的硕士或博士;\n2.有大模型AIAgent相关研究和项目经历,一作发表过相关方向向的顶会论文;\n3.具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力,能够独立思考并开展工作,具有强烈的好奇心和责任心。",
    "standard_classification": {
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