小米AI Agent 架构师 / Tech Lead
任职要求
- 本科及以上学历，计算机/AI相关专业，5年以上后端架构或AI系统开发经验 - 深入理解AI Agent架构，熟悉OpenClaw核心机制 - 扎实的传统Agent框架经验：精通LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen中至少两种，有多Agent协作/Workflow编排的生产级落地经验 - 熟悉MCP（Model Context Protocol）协议，有MCP Serve…
工作职责
1. 主导企业AI Agent系统整体技术架构设计，覆盖Agent Runtime、Memory、Skills、MCP协议、Harness安全层等核心模块 2. 制定技术选型方案，评估并整合OpenClaw、Manus等新一代Agent框架，同时兼容LangChain/LangGraph等成熟框架的已有能力 3. 设计Agent Loop执行引擎、多通道Gateway、任务队列调度机制，确保系统可扩展性与稳定性 4. 规划Agent安全架构（OpenClaw/NanoClaw/IronClaw三层模型），确保企业数据安全合规 5. 建立Agent评测体系，定义评测维度（任务完成率、推理准确性、工具调用成功率、幻觉率等），推动持续质量改进 6. 带领Agent开发团队，制定技术规范，主导架构评审，持续跟踪行业前沿
1.设计并落地金融Agent的技术架构，确保系统达到业界领先水平，满足金融场景的多样化需求，包括投资决策、投顾服务、风险合规、精准营销等； 2.基于大语言模型及多模态技术的构建智能体，涵盖感知、任务规划、工具调用、记忆等核心能力模块； 3.持续跟踪全球领先AI技术动态（如OpenAI、Google、Microsoft、Claude、Manus等），结合业务需求进行技术转化与创新； 4.负责大模型在金融场景中的工程化实践，包括分布式部署、性能调优和运行时监控，解决实际应用中的关键工程挑战； 5.推动技术与业务的深度融合，为金融智能化提供高效、可靠的解决方案。
1. 技术前瞻与需求洞察：深度跟踪容器、云原生技术前沿（如 Kubernetes 新特性、Serverless 演进、AI 训练/推理、AI Agent 架构、微服务治理等），精准识别内/外客户在不同场景中的核心需求，驱动产品创新方向与技术战略落地； 2. 竞品与市场分析：持续分析主流云厂商在容器编排、Serverless 算力、AI 训推方案、AI Agent 等领域的竞品动态，输出深度市场洞察报告，支撑产品差异化设计与战略决策，不断增强产品竞争力； 3. 产品全生命周期管理：主导核心容器产品（如 ACK、ACS、ACR 等）的功能规划、需求定义、设计及商业化运营，从需求挖掘到规模化落地，推动市场份额与用户满意度提升； 4. 端到端解决方案设计：针对企业客户复杂业务场景（如 AI 训练/推理、AI Agent 应用、大数据应用、多云微服务应用等），设计端到端的容器解决方案，平衡调度性能、弹性容量、安全合规与成本优化等关键维度； 5. 跨职能协同：联动容器产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，高效推进产品从需求到上线的全流程交付，确保技术方案与客户业务目标精准匹配，提升交付质量与客户体验； 6. 产品运营与持续迭代：负责产品上线后的运营闭环，包括客户反馈深度分析、用户培训、市场活动支持及数据驱动的体验优化，通过持续迭代巩固产品市场地位与客户成功。
组织重构：设计人机任务分配方案，推动业务流程端到端再造； 人力提效：搭建AI素养培训体系，设计以新业务流程驱动的数字员工岗位混合人力结构，建立人机协作KPI； 数字员工管理：负责AI Agent全生命周期（训练-考核-优化），治理影子AI使用； 技术落地：评估LLM供应商，配置Orchestration平台，管控成本与合规风险；
1.负责MDP、XFrame等公司级开发框架在AI时代的技术演进； 2.探索AI Agent在架构治理、技术升级等研发工作上的落地； 3.参与系统的高可用建设，做好系统日常运维，确保系统稳定； 4.发现并解决当前系统中存在的问题，持续提升系统效率和质量； 5.指导新人，积极输出实践经验，促进共同进步。