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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "Agent策略工程师-飞书Aily",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "深圳",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "后端"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",
        "company_website": "bytedance.com",
        "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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            "max": "",
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责飞书通用Agent的设计与实现，持续优化复杂场景下的效果、性能、成本；\n2、建立可追溯的高质量评测数据集和效果验证体系，推动数据驱动的效果迭代；\n3、针对评测与使用过程中发现的问题，结合真实案例进行根因分析与量化验证，设计上下文管理、记忆、工具调用等方向的优化方案，并持续演化。",
        "requirements_text": "1、具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能将复杂业务抽象为可优化的Agent策略或算法问题；\n2、熟悉大语言模型的原理及生态，具备Agent策略优化或评测经验；\n3、对AI前沿技术有强烈的好奇心，具备优秀的学习能力和动手能力，能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案。",
        "skills": [AI生成
            "逻辑思维",
            "学习能力",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7651511369587280133/detail"
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        "post_date": "2026-06-15",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7651511369587280133/detail"
    },
    "fulltext": "Agent策略工程师-飞书Aily\n职位描述\n1、负责飞书通用Agent的设计与实现，持续优化复杂场景下的效果、性能、成本；\n2、建立可追溯的高质量评测数据集和效果验证体系，推动数据驱动的效果迭代；\n3、针对评测与使用过程中发现的问题，结合真实案例进行根因分析与量化验证，设计上下文管理、记忆、工具调用等方向的优化方案，并持续演化。\n\n职位要求\n1、具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能将复杂业务抽象为可优化的Agent策略或算法问题；\n2、熟悉大语言模型的原理及生态，具备Agent策略优化或评测经验；\n3、对AI前沿技术有强烈的好奇心，具备优秀的学习能力和动手能力，能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案。\n1、负责飞书通用Agent的设计与实现，持续优化复杂场景下的效果、性能、成本；\n2、建立可追溯的高质量评测数据集和效果验证体系，推动数据驱动的效果迭代；\n3、针对评测与使用过程中发现的问题，结合真实案例进行根因分析与量化验证，设计上下文管理、记忆、工具调用等方向的优化方案，并持续演化。\n1、具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能将复杂业务抽象为可优化的Agent策略或算法问题；\n2、熟悉大语言模型的原理及生态，具备Agent策略优化或评测经验；\n3、对AI前沿技术有强烈的好奇心，具备优秀的学习能力和动手能力，能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T009",
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        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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