主分类：Agent系统开发
辅助：云基础设施与系统软件研发（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效能开发工程师（DevOps方向） - 移动OS",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "客户端"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",
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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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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、负责移动OS DevOps全链路智能化升级，深入研发交付全流程，识别并下钻研发效能问题，通过AI+工程技术重构现有研发协作服务（研发环境、工具链、代码托管、持续集成、构建核心、日常运维等），持续推进移动OS的研发效率与体验提升；\n2、负责AI原生端到端工作流的方案设计与落地，包括Agent工作流编排、Skill/CLI、AgentRuntime等，聚焦需求理解、方案生成、环境准备、代码生成、构建编译、调试验证、Code Review、CI&CD、问题修复及Oncall等场景的智能化落地；\n3、负责AI Agent基础设施建设，包括知识工程、Skill、MCP、CLI、Workflow、Multi-Agent、Agent Runtime、Sandbox、自进化机制、评测与反馈闭环等能力；\n4、负责前沿技术探索与范式推广，持续跟进AI Agent/LLM的最新进展，如：LLM、Coding Agent、Harness Engineering、Agent Loop；并作为AI布道师，推动并沉淀Vibe coding、Spec Coding等新型AI研发范式在团队内的落地与最佳实践。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，具备5年以上DevOps、SCM、或工程效能经验，深刻理解研发交付全流程，包括研发环境、代码托管、持续集成、门禁系统、基线同步、编译优化、发布运维等；熟悉Android基础生态，了解Android工程化体系（Gradle编译构建、依赖管理、多渠道打包等）；\n2、具备AI Agent、Coding Agent、或AI研发效能方案的实质性落地经验，主导过代码仓或复杂系统项目的研发提效建设，并取得规模化结果；\n3、深度使用过Claude Code、Codex、Gemini、OpenClaw、Hermes等Agent，熟悉模型API、上下文工程、Function Calling、MCP、Agent Skill、Workflow、评测、权限及可观测性等关键技术；\n4、具备较强的AI工程与产品化思维，及组织推动能力，具备AI效能工程化方案的架构设计和开发经验者优先。",
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"架构设计"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI效能开发工程师（DevOps方向） - 移动OS\n职位描述\n团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、负责移动OS DevOps全链路智能化升级，深入研发交付全流程，识别并下钻研发效能问题，通过AI+工程技术重构现有研发协作服务（研发环境、工具链、代码托管、持续集成、构建核心、日常运维等），持续推进移动OS的研发效率与体验提升；\n2、负责AI原生端到端工作流的方案设计与落地，包括Agent工作流编排、Skill/CLI、AgentRuntime等，聚焦需求理解、方案生成、环境准备、代码生成、构建编译、调试验证、Code Review、CI&CD、问题修复及Oncall等场景的智能化落地；\n3、负责AI Agent基础设施建设，包括知识工程、Skill、MCP、CLI、Workflow、Multi-Agent、Agent Runtime、Sandbox、自进化机制、评测与反馈闭环等能力；\n4、负责前沿技术探索与范式推广，持续跟进AI Agent/LLM的最新进展，如：LLM、Coding Agent、Harness Engineering、Agent Loop；并作为AI布道师，推动并沉淀Vibe coding、Spec Coding等新型AI研发范式在团队内的落地与最佳实践。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，具备5年以上DevOps、SCM、或工程效能经验，深刻理解研发交付全流程，包括研发环境、代码托管、持续集成、门禁系统、基线同步、编译优化、发布运维等；熟悉Android基础生态，了解Android工程化体系（Gradle编译构建、依赖管理、多渠道打包等）；\n2、具备AI Agent、Coding Agent、或AI研发效能方案的实质性落地经验，主导过代码仓或复杂系统项目的研发提效建设，并取得规模化结果；\n3、深度使用过Claude Code、Codex、Gemini、OpenClaw、Hermes等Agent，熟悉模型API、上下文工程、Function Calling、MCP、Agent Skill、Workflow、评测、权限及可观测性等关键技术；\n4、具备较强的AI工程与产品化思维，及组织推动能力，具备AI效能工程化方案的架构设计和开发经验者优先。\n团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、负责移动OS DevOps全链路智能化升级，深入研发交付全流程，识别并下钻研发效能问题，通过AI+工程技术重构现有研发协作服务（研发环境、工具链、代码托管、持续集成、构建核心、日常运维等），持续推进移动OS的研发效率与体验提升；\n2、负责AI原生端到端工作流的方案设计与落地，包括Agent工作流编排、Skill/CLI、AgentRuntime等，聚焦需求理解、方案生成、环境准备、代码生成、构建编译、调试验证、Code Review、CI&CD、问题修复及Oncall等场景的智能化落地；\n3、负责AI Agent基础设施建设，包括知识工程、Skill、MCP、CLI、Workflow、Multi-Agent、Agent Runtime、Sandbox、自进化机制、评测与反馈闭环等能力；\n4、负责前沿技术探索与范式推广，持续跟进AI Agent/LLM的最新进展，如：LLM、Coding Agent、Harness Engineering、Agent Loop；并作为AI布道师，推动并沉淀Vibe coding、Spec Coding等新型AI研发范式在团队内的落地与最佳实践。\n1、本科及以上学历，具备5年以上DevOps、SCM、或工程效能经验，深刻理解研发交付全流程，包括研发环境、代码托管、持续集成、门禁系统、基线同步、编译优化、发布运维等；熟悉Android基础生态，了解Android工程化体系（Gradle编译构建、依赖管理、多渠道打包等）；\n2、具备AI Agent、Coding Agent、或AI研发效能方案的实质性落地经验，主导过代码仓或复杂系统项目的研发提效建设，并取得规模化结果；\n3、深度使用过Claude Code、Codex、Gemini、OpenClaw、Hermes等Agent，熟悉模型API、上下文工程、Function Calling、MCP、Agent Skill、Workflow、评测、权限及可观测性等关键技术；\n4、具备较强的AI工程与产品化思维，及组织推动能力，具备AI效能工程化方案的架构设计和开发经验者优先。",
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