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Xiaomi · 武汉 / 北京

# AI算法工程师-AICoding/Agents方向

武汉 / 北京 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted August 7, 2026. Check that it is still open and apply there.
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[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / AI算法工程师-AICoding/Agents方向

## Job description

### 负责代码智能体（Coding Agent）系统全流程研发
- 数据构建（代码语料清洗、代码/对话/工具轨迹标注）、预训练/持续预训练、指令微调（SFT）与后训练（DPO/ORPO/RLHF/RLAIF），在 HumanEval、MBPP、SWE-bench、RepoBench 等基准及业务集上达成目标。
- 基于主流 Agents 框架（LangChain、AutoGen、Agno 等）搭建具备规划、工具调用、记忆与多步推理能力的多代理系统，落地代码生成、调试与单测生成、仓库级理解、自动修复、PR 评审与CI修复等核心场景。

### 以 MCP（Model Context Protocol）为核心构建工具生态
- 设计与实现 MCP servers/tools，标准化接入代码搜索、编译/运行、CI/CD、Issue/PR、知识库与内部服务；支持安全沙箱执行与资源隔离，提升可观测与可维护性。
- 设计并优化 ReAct/Plan-Act/Tree-of-Thought 等推理策略及函数调用，结合 RAG（向量/符号/结构化检索与代码图）实现大规模代码库检索增强，支持跨文件、跨仓库的复杂问题求解。

## Qualifications
- 计算机基础扎实，熟练使用 Python，至少掌握一门强类型语言（Go/Java/C++/Rust 优先）；熟悉 Git、Linux 与容器化开发。

### 熟悉主流 Agents 框架与范式
- 有 LangGraph/LangChain/AutoGen/LlamaIndex/CrewAI 之一的实战经验；理解 MCP 协议并能实现自定义 MCP 工具；熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法并能落地。

### 了解大模型训练与推理
- 可使用 PyTorch/DeepSpeed/Lightning/Colossal-AI 等完成 SFT/LoRA/QLoRA；理解后训练与对齐方法；熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化。
- 具备良好的实验设计与问题定位能力，能分析 Agent 轨迹、工具失败率、检索召回与推理路径，提出可量化改进方案。
- 良好的沟通与团队协作能力，关注用户体验，能与产品/前端/平台协同推进落地。

## At a glance
- Posted by the employer: Aug 7, 2026
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 73 days
- Location: 武汉 / 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/campus/position/7671291137243629878/detail)

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