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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "Agent Harness 研发工程师(A206344A)",
        "job_level": "初级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京··",
        "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": "未披露",
        "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。\n胸怀“和用户交朋友，做用户心中最酷的公司”的愿景，小米致力于持续创新，不断追求极致的产品服务体验和公司运营效率，努力践行“始终坚持做感动人心、价格厚道的好产品，让全球每个人都能享受科技带来的美好生活”的公司使命。\n小米目前是全球领先的智能手机品牌之一，同时，小米已经建立起全球领先的消费级AIoT物联网平台，截至2021年9月30日，AIoT平台已连接的IoT设备（不包括智能手机及笔记本电脑和平板）数突破4亿。集团业务已进入全球逾100个国家和地区。2021年8月，小米集团连续三年进入《财富》2021年「世界500强排行榜」 (Fortune Global 500) ，位列338名，较2020年大幅提升84位。\n 小米集团目前为恒生指数、恒生中国企业指数、恒生科技指数及恒生神州50指数成份股。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "节日福利 | 年终奖 | 12%公积金 | 补充医疗保险 | 餐补 | 五险一金 | 带薪年假 | 股票期权 | 定期体检"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科",
        "language": "中英双语",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、自研 Harness 框架:参与设计和开发面向行业场景的 Agent Harness 产品技术架构,包括 Agent Loop、工具系统、上下文管理、记忆与状态管理等核心模块\n2、行业 Agent 落地:基于自研 Harness 框架,实现零售、客服、研发、供应链、办公等行业 Agent,将通用模型能力适配到垂直业务场景\n3、算法与工程联合优化:从算法角度和工程角度联合优化,从 Context Engineering、Harness Engineering 等角度持续优化 Agent 的任务完成率与用户体验\n4、模型+Harness 协同进化:以行业真实任务为反馈源,推动模型能力与 Harness 架构的双向迭代,实现 1+1>2 的效果\n5、前沿技术追踪与落地:跟踪 Agent 领域前沿进展(MCP、A2A、Multi-Agent、Sub-agent 等),快速验证并在产品中落地",
        "requirements_text": "必须项:\n1、熟悉大模型基本原理与技术机制,包括但不限于:Transformer 架构、注意力机制、KV Cache、推理优化(Reasoning)、Tokenization 等\n2、熟悉 Agent 核心概念与技术栈:Agent Loop、Tool Use、Planning、Skills、MCP(Model Context Protocol)、Memory、Sub-agent、Multi-Agent\n3、深度使用过主流 Agent / Harness 产品(如 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes 等),对 Agent 产品有品味和判断力\n4、了解大模型的训练过程,包括预训练/后训练,熟悉开源大模型技术报告的模型与训练细节\n5、对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 有实践理解和浓厚兴趣\n6、熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发,具备在 AI 辅助下快速上手陌生技术栈的能力\n7、扎实的编程基础,至少精通 Python / TypeScript / Go 中的一种语言\n8、良好的沟通能力与团队协作精神\n加分项:\n1、有 AI Agent 或 LLM 应用的实际项目经验(课程项目、开源项目均可)\n2、有个人开源作品或对开源社区有深度贡献\n3、了解 RAG(检索增强生成)、Function Calling、Embedding 等技术\n4、有行业场景(零售/客服/供应链/办公等)的实习或项目经验\n5、在计算机科学、编程竞赛或数据科学领域具有含金量的奖项或论文发表\n6、能用英文阅读技术文档和参与社区交流",
        "skills": [AI生成
            "Agent系统构建",
            "Prompt工程",
            "RAG与检索增强",
            "上下文/知识工程",
            "业务理解与场景抽象",
            "大模型原理与能力边界",
            "工具调用/MCP",
            "技术可行性与系统架构",
            "模型训练与算法优化",
            "沟通表达与方案汇报",
            "用户研究与体验优化",
            "编程与代码实现",
            "跨部门/跨团队协作",
            "零售/电商行业知识"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项:",
        "job_highlights": "在校/应届 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "潘昊",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/912d5b015e48a4860nN-2t68EVRV.html"
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        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "912d5b015e48a4860nN-2t68EVRV",
        "post_date": "",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260915",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/912d5b015e48a4860nN-2t68EVRV.html"
    },
    "fulltext": "校招\n\n毕业时间：2026年-2027年 招聘截止日期：2026.12.31\n\n完整职位名称：Agent Harness 研发工程师(A206344A)\n工作职责：\n1、自研 Harness 框架：参与设计和开发面向⾏业场景的 Agent Harness 产品技术架构，包括 Agent Loop、⼯具系统、上下⽂管理、记忆与状态管理等核心模块\n2、行业 Agent 落地：基于⾃研 Harness 框架，实现零售、客服、研发、供应链、办公等行业 Agent，将通用模型能力适配到垂直业务场景\n3、算法与工程联合优化：从算法角度和工程角度联合优化，从 Context Engineering、Harness Engineering 等角度持续优化 Agent 的任务完成率与用户体验\n4、模型+Harness 协同进化：以行业真实任务为反馈源，推动模型能力与 Harness 架构的双向迭代，实现 1+1>2 的效果\n5、前沿技术追踪与落地：跟踪 Agent 领域前沿进展（MCP、A2A、Multi-Agent、Sub-agent 等），快速验证并在产品中落地\n任职要求:\n必须项：\n1、熟悉大模型基本原理与技术机制，包括但不限于：Transformer 架构、注意力机制、KV Cache、推理优化（Reasoning）、Tokenization 等\n2、熟悉 Agent 核心概念与技术栈：Agent Loop、Tool Use、Planning、Skills、MCP（Model Context Protocol）、Memory、Sub-agent、Multi-Agent\n3、深度使用过主流 Agent / Harness 产品（如 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes 等），对 Agent 产品有品味和判断力\n4、了解大模型的训练过程，包括预训练/后训练，熟悉开源大模型技术报告的模型与训练细节\n5、对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 有实践理解和浓厚兴趣\n6、熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发，具备在 AI 辅助下快速上手陌生技术栈的能力\n7、扎实的编程基础，至少精通 Python / TypeScript / Go 中的一种语言\n8、良好的沟通能力与团队协作精神\n加分项：\n1、有 AI Agent 或 LLM 应用的实际项目经验（课程项目、开源项目均可）\n2、有个人开源作品或对开源社区有深度贡献\n3、了解 RAG（检索增强生成）、Function Calling、Embedding 等技术\n4、有行业场景（零售/客服/供应链/办公等）的实习或项目经验\n5、在计算机科学、编程竞赛或数据科学领域具有含金量的奖项或论文发表\n6、能用英文阅读技术文档和参与社区交流"
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