Miclaw-AI Agent编排专家 (Orchestration & Planning) 北京 社招 全职 职位 ID：A109534 职位描述 1. 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）。2. 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）。3. 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）。4. 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。 职位要求 1. 5 年以上 AI
AI材料算法研究员 北京 社招 全职 职位 ID：A228043A 职位描述 1. 探究Agentic AI的核心技术，包括但不限于规划、工具调用，多智能体协作等，进行前沿学术研究，并探索材料科学领域可能的应用方向；2. 结合材料科学的研究方法，例如传统模拟仿真（DFT，MD，FEM等）、表征结果分析、以及实体实验室等，使用Agent驱动前述工具，发表有影响的研究工作；3. 结合小米实际业务场景，面向产品优化Agentic AI驱动的材料研发技术，并进行实际应用落地。 职位要求 职位要求1. 熟悉大模型与Agentic AI技术，例如推理规划，决策路线，MCP，多智能体系统，A2A协议，工具调用等，了解目前主流智能体产品的优缺点；2. 有大模型Agent相关研究或项目经历，发表过相关方向的顶会论文优先；3. 了解材料科学相关研究内容与研究方法的优先。 投递...
Miclaw-Al Agent编排专家 （Orchestration & Planning） 北京 社招 全职 职位 ID：A186142A 职位描述 1. 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）。2. 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）。3. 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）。4. 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。 职位要求 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。2. 精通
大模型应用后端工程师-北京 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责Agent应用核心后端系统的开发和维护，包括Agent内核框架、Agent应用调优、业务逻辑、后端基建等方面的设计和实现；2、参与线上及客户项目的需求讨论和架构设计，保证研发代码质量、工程稳定性和性能；对最终项目效果负责；3、支持和优化系统的性能和稳定性，处理高并发的请求；4、参与项目的技术选型、架构设计和实施；为团队成员提供技术支持和培训。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机相关专业背景；2、至少 3 年以上后端开发经验，精通至少一种后端常用开发语言，如 Go 、Python 、TypeScript等；3、熟悉LLM常见技术；熟悉MCP、A2A等协议；熟悉MetaGPT、LlamaIndex、LangGraph等 AI 开发框架，有开源项目开发经验优先；4、熟悉数据库设计和优化，有数据库调优经验；熟悉分布式系统、缓存、消息队列等技术，有相关项目经验；5、对技术充满热情，善于学习和运用新技术，有大型分布式系统开发经验者更佳；6、具备高度责任意识，良好的沟通能力和团队合作精神，能够积极参与团队讨论和决策。7、有toB，toG交付项目实施经验优先。 投递...
Agent Harness算法实习生 北京 实习 数字技术 职位 ID：A187538 职位描述 * 探索 agent harness / runtime 在车载场景下对话系统的研究和应用，包括论文调研、方案设计、数据分析、效果优化、代码实现等工作；* 直接参与公司自研 Agent harness 框架的全链路设计与开发；* 针对 Agent 执行链路分析与问题定位；优化 Agent 响应效率、稳定性及容错能力；* 对接离线SFT/agentic RL训练环境，协助提升端到端模型效果； 职位要求 * 本科及以上在读，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；* 每周实习不少于 4 天，持续 3 个月以上；* 熟练掌握以下至少一种语言 Python（优先）/Typescript/Java；*
大语言模型应用工程师 北京 全职 职位描述 1. 负责大语言模型（LLM）的应用开发、性能优化与落地实施，根据具体业务场景设计并实施高效、可落地的 AI 解决方案；2. 参与模型的微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、推理加速、评估监控及上线部署，提升模型在垂直领域中的表现力与稳定性；3. 开发基于大语言模型的创新产品研发，如智能问答系统、企业知识库、智能检索系统等落地应用；4. 跟进并研究模型技术前沿（如 LangChain、RAG、LoRA、MCP 等），与技术团队协同将原型技术转化为可规模化部署的应用。 职位要求 1. 学历与经验 - 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历 - 至少 1 年以上大模型相关应用开发经验，有实际项目落地或开源贡献优先2. 技术能力 - 熟练使用 Python，具备良好的代码风格与开发习惯； - 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow），理解 Transformer 等基础模型结构； - 熟悉大模型的微调手段（如 SFT、LoRA）及部署流程，了解模型量化、压缩和性能优化方法； -
AI Agent技术专家-北京 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 负责面向汽车测试场景的Agent平台架构设计与演进，主导Agentic-LiAT系统的Runtime架构规划与核心模块研发；2. 设计并落地Agent Loop核心架构，包括工具调用链路、上下文管理、多轮会话、Session持久化、Checkpoint/Resume、错误恢复与降级策略等关键能力；3. 主导Harness工程体系设计，涵盖System Prompt工程、Tool Schema规范、Middleware管线、Long-term Memory、行为评估与调优闭环，持续提升Agent输出质量与可控性；4. 设计多Agent路由与协同架构，包括意图识别、任务编排、Agent间协议交互、不同编排模式（顺序/并行/层级/动态）的落地方案，并制定扩展性与可观测性标准；5. 主导HITL（Human-in-the-loop）机制与被动触发链路架构设计，将Agent能力深度嵌入飞书、LiAT等业务工作流，确保人机协作体验流畅可靠；6. 参与技术选型与标准制定，输出架构文档与最佳实践，推动团队Agent工程能力提升。 职位要求 1. 三年以上AI相关开发经验，Python工程能力突出，具备复杂系统架构设计与落地经验，熟悉REST API、异步任务、消息队列、数据库等多服务协作模式；2. 深入理解Agent核心运行机制，包括工具调用、上下文窗口管理、多轮对话状态机、失败重试与回退策略等，能够系统性地分析、调优和解释Agent决策过程；3. 具备优秀的源码阅读与架构拆解能力，能快速理解主流开源Agent框架（如 LangGraph、CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents SDK 等）的核心设计并评估适用性；4. 对LLM Agent、Multi-agent系统、Tool Use、Agent Harness Engineering等方向有深入理解和明确的技术判断力；5. 良好的沟通协作能力，能推动跨团队技术方案对齐与落地。加分项：1. 有LLM
车载语音助手搜推系统实习生 北京 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A161214 职位描述 面向音乐、视频、播客等车载媒体场景，参与搜索与推荐系统的全链路研发，包括：1. 参与车载媒体搜索与推荐系统的架构设计和工程实现；2. 参与语音搜推全链路建设，将用户语音请求转化为稳定、高效、可扩展的搜索与推荐服务；3. 参与在线服务的性能优化；建设搜推系统的评测、监控与可观测能力；4. 参与链路分析、问题定位和线上效果回溯； 职位要求 1. 本科及以上在读，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；2. 每周可实习不少于 4 天，实习期不少于 3 个月，能够长期实习者优先；3. 工程能力强，有较强的工程实践能力，熟练掌握至少两种编程语言；4. 理解搜索或推荐系统的基本链路，对召回、排序、重排、相关性等概念有比较清晰认识；5. 熟悉LLM 基础原理，了解 Transformer、LLM、RAG、Tool Calling、MCP、A2A、ACP 等基础技术；6. 对搜索推荐、大模型和 Agent 技术有浓厚兴趣，愿意深入研究技术细节；7. 学习能力强，自驱、靠谱，能够主动发现问题并推动问题解决；# 加分项1. 有召回、排序、推荐系统或大规模在线服务开发经验者优先；2. 有语音搜索、语音助手、音乐推荐、视频推荐或车载智能交互相关经验者优先；3. 有相关竞赛成绩或开源项目贡献者优先。4.