小米agent应用实习生-2027届
任职要求
至少熟练掌握一门编程语言（Python/Java/C++），能够独立使用AI工具完成较复杂的开发任务 对 AI Agent 架构有理解 — 知道 Agent 是什么、多 Agent 怎么协作、工具调用怎么设计 有 Prompt Engineering 实践…
工作职责
1.参与设计与实现Agent核心模块，包括任务规划、工具调用与多步推理等能力； 2.研发高效的多Agent协作机制，推动科研场景的自动化与智能化； 3.行业主流Agent系统进行调研和预研工作
岗位方向：参与面向游戏性能优化方向的 Agent 应用开发，围绕真实业务流程构建可用、可迭代、可评估的 AI Agent 工具。工作内容包括需求理解、Agent 工作流设计、大模型与工具调用接入、交互体验优化，以及基于真实反馈持续迭代产品效果。 岗位职责 1. 针对游戏性能优化领域，参与 Agent 应用的需求分析、方案设计、开发与迭代。 2. 基于 Claude Code / Codex / Cursor 等 AI coding 工具，探索更高效的研发工作流。 3. 调研 OpenClaw、Hermes 等个人助手 / coding agent 项目的核心机制，并结合业务场景做能力迁移。 4. 根据业务同学反馈，持续优化 Agent 的上下文组织、工具调用、记忆机制和任务完成质量。 5. 跟踪 agent memory、self-evolving agent、skill evolution 等方向，探索其在业务 Agent 中的落地方式。
1. 探索基于强化学习的智能运维（SRE）Agent技术，通过模拟复杂故障场景训练决策策略，构建具备根因诊断、自主决策的智能系统，结合推理规划、多轮工具调用、因果推断与反事实推理等前沿技术，推动运维智能化的突破性进展。 2. 参与核心算法设计与系统开发，探索结合因果建模与反事实推理方法，解决动态环境下的根因诊断与决策优化问题。 3. 基于真实生产数据或开源数据集，搭建故障模拟环境并定义多维度奖励函数，实现多轮工具调用能力（如日志分析、指标监控、配置管理API），构建端到端的智能运维原型系统，设计对比实验评估Agent性能，撰写技术报告并参与论文或专利撰写。
1. 设计并优化职能Agent架构，包括但不限于内部业务知识利用，Agent记忆、上下文工程、工具调用、多智能体协作等，打造AI数字员工，提升职能团队整体工作效率。 2. 参与Agent模型训练过程，包括业务场景相关的SFT数据合成、Agentic RL等，设计高效的策略优化算法，结合私域知识、公域知识、历史经验等信息，通过稳定的Agentic RL，提升Agent多轮交互能力，实现AI数字员工与职能团队的协作效率提升，撰写顶会论文并进行业务落地。
1. 参与基于AI Agent的智能运维系统研发，通过多监控指标的时序预测与自适应阈值动态建模技术，构建高效、精准的故障发现与预警体系，支撑企业级运维场景的智能化升级。 2. 探索端到端的AI算法解决方案，提升故障预测的灵活性与准确性。 3. 探索开发基于AI Agent的多监控指标时序预测方案，融合文本、日志、指标等异构数据，实现跨模态特征提取与动态关联分析。 4. 构建自适应阈值动态建模框架，结合在线学习与强化学习技术，实现阈值随业务负载与环境变化的实时调整。