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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "Miclaw-AI Agent编排专家",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "",
        "location": "北京·海淀区·安宁庄",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI应用软件工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "小米",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "",
        "company_description": "小米集团成立于2010年4月，2018年7月9日在香港交易所主板挂牌上市(1810.HK)，是一家以智能手机、智能硬件和IoT平台为核心的消费电子及智能制造公司。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 35000,
            "max": 65000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "年终奖 | 带薪年假 | 节日福利 | 股票期权 | 餐补 | 12%公积金 | 定期体检 | 补充医疗保险 | 五险一金"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 10,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "网络交换技术\nReact\n1. 架构设计：设计 MiClaw 在移动端的自主 Agent 编排框架，实现复杂任务的自动化拆解与执行（Planning & Reasoning）。\n2. 编排优化：研发基于 ReAct、Plan-and-Execute 或 Multi-Agent 的协同模式，确保 Agent 在手机端不陷⼊逻辑死循环（Loop Detection）。\n3. ⼯具调⽤ (Tool-use)：定义端侧工具调用规范，利⽤ MCP/A2A/appfunctions 等协议打通手机系统能力（日历、相册、快捷指令等）。\n4. 请求路由：设计端云协同的动态路由机制，根据任务意图决定在本地推理还是请求云端模型。",
        "requirements_text": "1. 5 年以上 AI 或软件架构经验，有 LangGraph、AutoGPT、CrewAI 等框架深度使用或自研经验者优先。\n2. 精通 Prompt Engineering，能够设计高压缩比、高指令遵循度的 System Prompts。\n3. 熟悉端侧小模型（如 Llama-3-8B, Phi-3-mini）的微调（SFT）和工具调用对齐经验。",
        "skills": [AI生成
            "Agent系统构建",
            "Prompt工程",
            "工具调用/MCP",
            "模型微调与对齐",
            "技术可行性与系统架构"
        ],
        "preferred_qualifications": "有成功解决 Agent 任务执行中“幻觉”控制及“逻辑回滚”机制的实战案例。",
        "job_highlights": "10年以上 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "王女士",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/38aa43942d0891970nZ83926GVNV.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "38aa43942d0891970nZ83926GVNV",
        "post_date": "",
        "hire_time": "",
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    "fulltext": "网络交换技术\nReact\n1. 架构设计：设计 MiClaw 在移动端的自主 Agent 编排框架，实现复杂任务的自动化拆解与执行（Planning & Reasoning）。\n2. 编排优化：研发基于 ReAct、Plan-and-Execute 或 Multi-Agent 的协同模式，确保 Agent 在手机端不陷⼊逻辑死循环（Loop Detection）。\n3. ⼯具调⽤ (Tool-use)：定义端侧工具调用规范，利⽤ MCP/A2A/appfunctions 等协议打通手机系统能力（日历、相册、快捷指令等）。\n4. 请求路由：设计端云协同的动态路由机制，根据任务意图决定在本地推理还是请求云端模型。\n职位要求\n1. 5 年以上 AI 或软件架构经验，有 LangGraph、AutoGPT、CrewAI 等框架深度使用或自研经验者优先。\n2. 精通 Prompt Engineering，能够设计高压缩比、高指令遵循度的 System Prompts。\n3. 熟悉端侧小模型（如 Llama-3-8B, Phi-3-mini）的微调（SFT）和工具调用对齐经验。\n加分项：\n有成功解决 Agent 任务执行中“幻觉”控制及“逻辑回滚”机制的实战案例。"
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