主分类：AI模型评测工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"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",
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"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机科学、人工智能、数学等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. Agent 评测体系建设：设计并落地 Agent 能力评测框架，定义评测维度（任务完成率、推理能力、工具调用准确性、鲁棒性等），构建自动化评测流水线，支撑模型与 Agent 系统的持续迭代。\n2. Agent 自动化测试平台建设：搭建面向 Agent 产品的自动化测试平台，覆盖端到端场景回归、Prompt 回归、对抗性测试等能力，保障 Agent 线上质量与稳定性。\n3. Agent 任务识别与治理：对 Agent 执行链路进行任务识别、意图拆解与行为分析，建立任务分类体系与异常治理机制，推动 Agent 在真实业务场景中的可控落地。\n4. 多模态大模型落地应用：参与多模态大模型（视觉-语言、语音-语言等）在 Agent 场景中的工程化落地，包括能力评估、场景适配、效果优化与性能调优。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上 NLP/CV/多模态相关工作经验。\n2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，有大模型（LLM/MLLM）训练或微调经验。\n3. 了解 Agent 技术栈（ReAct、Tool Use、Planning、Memory 等），有 Agent 系统开发或评测经验者优先。\n4. 熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling 等大模型应用技术，有实际项目落地经验。\n5. 具备良好的工程能力，熟练使用 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等）和大模型推理框架（vLLM、TGI 等）。\n6. 具备数据分析能力，能从 Agent 执行日志中提取规律、定位问题并驱动优化。\n7. 有自动化测试、CI/CD 流水线或平台化建设经验者优先。\n8. 良好的沟通协作能力，能跨团队推进技术方案落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
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"机器学习",
"深度学习",
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"数据分析",
"自动化测试",
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"preferred_qualifications": "3. 了解 Agent 技术栈（ReAct、Tool Use、Planning、Memory 等），有 Agent 系统开发或评测经验者优先；7. 有自动化测试、CI/CD 流水线或平台化建设经验者优先",
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"fulltext": "AI算法工程师\n职位描述\n1. Agent 评测体系建设：设计并落地 Agent 能力评测框架，定义评测维度（任务完成率、推理能力、工具调用准确性、鲁棒性等），构建自动化评测流水线，支撑模型与 Agent 系统的持续迭代。\n2. Agent 自动化测试平台建设：搭建面向 Agent 产品的自动化测试平台，覆盖端到端场景回归、Prompt 回归、对抗性测试等能力，保障 Agent 线上质量与稳定性。\n3. Agent 任务识别与治理：对 Agent 执行链路进行任务识别、意图拆解与行为分析，建立任务分类体系与异常治理机制，推动 Agent 在真实业务场景中的可控落地。\n4. 多模态大模型落地应用：参与多模态大模型（视觉-语言、语音-语言等）在 Agent 场景中的工程化落地，包括能力评估、场景适配、效果优化与性能调优。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上 NLP/CV/多模态相关工作经验。\n2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，有大模型（LLM/MLLM）训练或微调经验。\n3. 了解 Agent 技术栈（ReAct、Tool Use、Planning、Memory 等），有 Agent 系统开发或评测经验者优先。\n4. 熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling 等大模型应用技术，有实际项目落地经验。\n5. 具备良好的工程能力，熟练使用 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等）和大模型推理框架（vLLM、TGI 等）。\n6. 具备数据分析能力，能从 Agent 执行日志中提取规律、定位问题并驱动优化。\n7. 有自动化测试、CI/CD 流水线或平台化建设经验者优先。\n8. 良好的沟通协作能力，能跨团队推进技术方案落地。\n1. Agent 评测体系建设：设计并落地 Agent 能力评测框架，定义评测维度（任务完成率、推理能力、工具调用准确性、鲁棒性等），构建自动化评测流水线，支撑模型与 Agent 系统的持续迭代。\n2. Agent 自动化测试平台建设：搭建面向 Agent 产品的自动化测试平台，覆盖端到端场景回归、Prompt 回归、对抗性测试等能力，保障 Agent 线上质量与稳定性。\n3. Agent 任务识别与治理：对 Agent 执行链路进行任务识别、意图拆解与行为分析，建立任务分类体系与异常治理机制，推动 Agent 在真实业务场景中的可控落地。\n4. 多模态大模型落地应用：参与多模态大模型（视觉-语言、语音-语言等）在 Agent 场景中的工程化落地，包括能力评估、场景适配、效果优化与性能调优。\n1. 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上 NLP/CV/多模态相关工作经验。\n2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，有大模型（LLM/MLLM）训练或微调经验。\n3. 了解 Agent 技术栈（ReAct、Tool Use、Planning、Memory 等），有 Agent 系统开发或评测经验者优先。\n4. 熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling 等大模型应用技术，有实际项目落地经验。\n5. 具备良好的工程能力，熟练使用 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等）和大模型推理框架（vLLM、TGI 等）。\n6. 具备数据分析能力，能从 Agent 执行日志中提取规律、定位问题并驱动优化。\n7. 有自动化测试、CI/CD 流水线或平台化建设经验者优先。\n8. 良好的沟通协作能力，能跨团队推进技术方案落地。",
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