小米 – 小米汽车-汽车AI Agent算法工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 应用包括大模型、Agent、多模态等在内的 AI 技术，推进整车软件的数据化和智能化；
2. 根据Agent应用场景需求搭建Agent框架，工作内容包括算法开发、模型训练、数据处理、服务部署等；
3. Agent场景下模型能力提升，优化模型对指令的遵循能力，包括但不限于人物设定、输出格式、工作流程等；
4. 掌握并应用大模型的最新研究和应用实践，推动团队技术的不断更新；

职位要求：

1. 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业，硕士及以上；
2. 至少拥有3年以上相关领域工作经验，有大模型成功项目案例者优先考虑；
3. 对AI技术、大模型有深入的理解，熟悉常见的机器学习框架、算法、Prompt优化方法；
4. 有post-training、Single Agent 、Multi Agent及数据处理经验者优先，有强化学习训练经验者优先；
5. 有Agent平台/应用开发经验者优先，熟悉coze，dify，langflow等开发平台，了解RAG、Agent机制，使用过langchain等开源系统，有prompt工程业务优化经验者优先；
6. 出色的沟通能力和团队合作精神，能够在压力下保持高效的工作状态。

招聘部门：

小米

工作地点：

南京市 ID：A95239

面试建议：

这个职位是小米汽车在智能化转型中的关键岗位，不同于普通的算法工程师，它要求候选人具备从底层算法到上层应用的全栈能力。最核心的差异点在于需要将大模型和Agent技术真正落地到汽车场景，这意味着你不仅要懂技术，还要理解汽车软件的特殊性。面试官会特别关注你是否有完整的项目闭环经验，比如如何解决模型在车载环境下的实时性要求，或者如何处理多模态数据在移动场景的应用。 建议重点准备三个维度的内容：首先是技术深度，要能清晰解释你在大模型微调和Agent框架搭建中的具体贡献，最好准备1-2个完整的项目案例；其次是场景理解，需要展示你对汽车软件特点的认知，比如如何解决车规级部署的挑战；最后是工程化能力，面试官会考察你是否能把论文里的方法转化为实际可用的解决方案。特别提醒要准备langchain或coze等平台的具体使用心得，这是他们优先考虑的条件。