主分类：全栈研发
辅助：AI应用开发（非Agent）（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI全栈开发工程师-飞书AI创新产品",
"job_level": "未披露",AI生成
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"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、全栈闭环交付：负责AI创新产品的全栈设计与开发，完成从前端交互、服务接口到后端能力的整体闭环建设；\n2、业务与AI结合：参与文档协作类系统与AI能力的深度融合，负责前后端协同方案设计，持续优化用户体验与系统性能；\n3、AI工程化落地：负责AI能力的工程化接入，包括链路设计、提示词优化、效果评估及稳定性治理，提升AI生成内容的可用性；\n4、架构演进：参与高性能、可扩展的服务架构建设，设计通用能力层与高效API，支持产品快速迭代与规模扩展；\n5、前沿技术探索：跟踪LLM、Agent、RAG等技术演进，结合业务需求探索创新的产品形态与交互方式。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，1-5年全栈开发工作经验，精通Go/Java/Python等至少一种后端语言，并具备前端开发经验；\n2、理解前后端、数据与平台能力间的协作方式，能独立负责复杂模块的方案设计、联调及上线；\n3、熟悉LLM应用开发，对Prompt Engineering、上下文管理、Agent或RAG等方向有实际经验或深入理解；\n4、熟练使用LangChain、LlamaIndex或主流模型API，能结合业务场景完成AI能力的工程化封装。",
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"Python",
"Java"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI全栈开发工程师-飞书AI创新产品\n职位描述\n1、全栈闭环交付：负责AI创新产品的全栈设计与开发，完成从前端交互、服务接口到后端能力的整体闭环建设；\n2、业务与AI结合：参与文档协作类系统与AI能力的深度融合，负责前后端协同方案设计，持续优化用户体验与系统性能；\n3、AI工程化落地：负责AI能力的工程化接入，包括链路设计、提示词优化、效果评估及稳定性治理，提升AI生成内容的可用性；\n4、架构演进：参与高性能、可扩展的服务架构建设，设计通用能力层与高效API，支持产品快速迭代与规模扩展；\n5、前沿技术探索：跟踪LLM、Agent、RAG等技术演进，结合业务需求探索创新的产品形态与交互方式。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，1-5年全栈开发工作经验，精通Go/Java/Python等至少一种后端语言，并具备前端开发经验；\n2、理解前后端、数据与平台能力间的协作方式，能独立负责复杂模块的方案设计、联调及上线；\n3、熟悉LLM应用开发，对Prompt Engineering、上下文管理、Agent或RAG等方向有实际经验或深入理解；\n4、熟练使用LangChain、LlamaIndex或主流模型API，能结合业务场景完成AI能力的工程化封装。\n1、全栈闭环交付：负责AI创新产品的全栈设计与开发，完成从前端交互、服务接口到后端能力的整体闭环建设；\n2、业务与AI结合：参与文档协作类系统与AI能力的深度融合，负责前后端协同方案设计，持续优化用户体验与系统性能；\n3、AI工程化落地：负责AI能力的工程化接入，包括链路设计、提示词优化、效果评估及稳定性治理，提升AI生成内容的可用性；\n4、架构演进：参与高性能、可扩展的服务架构建设，设计通用能力层与高效API，支持产品快速迭代与规模扩展；\n5、前沿技术探索：跟踪LLM、Agent、RAG等技术演进，结合业务需求探索创新的产品形态与交互方式。\n1、本科及以上学历，1-5年全栈开发工作经验，精通Go/Java/Python等至少一种后端语言，并具备前端开发经验；\n2、理解前后端、数据与平台能力间的协作方式，能独立负责复杂模块的方案设计、联调及上线；\n3、熟悉LLM应用开发，对Prompt Engineering、上下文管理、Agent或RAG等方向有实际经验或深入理解；\n4、熟练使用LangChain、LlamaIndex或主流模型API，能结合业务场景完成AI能力的工程化封装。",
"standard_classification": {
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