主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI应用研发工程师-集团信息系统",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "后端"AI生成
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"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",
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"responsibilities": "1、负责集团信息系统企业级AI应用的核心功能设计与研发，覆盖对话式AI、智能Agent、多模态理解、自动化工作流等场景，将大模型能力转化为可落地、可交付的产品体验；\n2、主导大模型应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑高并发、大规模在线生产运行，涵盖模型接入与智能调度、Prompt、Context工程、Agent编排引擎、工具调用框架、记忆管理等核心模块；\n3、构建模型效果的持续优化闭环，通过Prompt Engineering、Context Engineering、自动化评测与用户反馈机制，系统性提升模型在真实业务场景下的准确性、稳定性与可用性，同时对推理延迟与算力成本进行持续治理；\n4、与产品、算法、模型训练与评测团队紧密协作，以快速迭代节奏推进需求从方案设计、开发、上线到持续优化的全流程，保障高质量交付；\n5、跟踪大模型与Agent领域前沿技术，推动RAG、推理增强（Reasoning）、多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合等新能力在企业场景中的落地与创新。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机相关专业；编程功底扎实，精通Python/Go/C++/Java中至少一门语言，具备优秀的工程素养与代码质量意识；\n2、深入理解大语言模型原理及其应用技术栈，熟练掌握LLM API调用、RAG检索增强、Agent Loop编排、Tool Use/Function Calling、Prompt Engineering、KV Cache优化、Memory管理等技术；\n3、熟悉主流大模型API与开源模型生态，对模型能力边界与效果调优有深入的实践经验，能够从原理层面分析问题并亲手完成调优，而非仅停留在API调用层面；\n4、是AI工具的深度用户与实践者，长期使用Agent/AI Coding/Workflow类产品（如Cursor、Claude Code、TRAE等），并能将AI能力深度融入自身研发工作流；\n5、具备良好的工程习惯与系统思维，对系统稳定性、可观测性、性能优化与成本控制有强烈意识，能够编写高质量、可维护、可扩展的生产级代码；\n6、具备优秀的沟通协作能力与跨团队推动能力，能与产品、算法、模型团队高效协同；自驱力强，能独立负责复杂项目的方案设计、排期管理与落地交付。",
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"Python",
"Java",
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"性能优化",
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"大语言模型",
"检索增强生成"
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"fulltext": "AI应用研发工程师-集团信息系统\n职位描述\n1、负责集团信息系统企业级AI应用的核心功能设计与研发，覆盖对话式AI、智能Agent、多模态理解、自动化工作流等场景，将大模型能力转化为可落地、可交付的产品体验；\n2、主导大模型应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑高并发、大规模在线生产运行，涵盖模型接入与智能调度、Prompt、Context工程、Agent编排引擎、工具调用框架、记忆管理等核心模块；\n3、构建模型效果的持续优化闭环，通过Prompt Engineering、Context Engineering、自动化评测与用户反馈机制，系统性提升模型在真实业务场景下的准确性、稳定性与可用性，同时对推理延迟与算力成本进行持续治理；\n4、与产品、算法、模型训练与评测团队紧密协作，以快速迭代节奏推进需求从方案设计、开发、上线到持续优化的全流程，保障高质量交付；\n5、跟踪大模型与Agent领域前沿技术，推动RAG、推理增强（Reasoning）、多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合等新能力在企业场景中的落地与创新。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；编程功底扎实，精通Python/Go/C++/Java中至少一门语言，具备优秀的工程素养与代码质量意识；\n2、深入理解大语言模型原理及其应用技术栈，熟练掌握LLM API调用、RAG检索增强、Agent Loop编排、Tool Use/Function Calling、Prompt Engineering、KV Cache优化、Memory管理等技术；\n3、熟悉主流大模型API与开源模型生态，对模型能力边界与效果调优有深入的实践经验，能够从原理层面分析问题并亲手完成调优，而非仅停留在API调用层面；\n4、是AI工具的深度用户与实践者，长期使用Agent/AI Coding/Workflow类产品（如Cursor、Claude Code、TRAE等），并能将AI能力深度融入自身研发工作流；\n5、具备良好的工程习惯与系统思维，对系统稳定性、可观测性、性能优化与成本控制有强烈意识，能够编写高质量、可维护、可扩展的生产级代码；\n6、具备优秀的沟通协作能力与跨团队推动能力，能与产品、算法、模型团队高效协同；自驱力强，能独立负责复杂项目的方案设计、排期管理与落地交付。\n1、负责集团信息系统企业级AI应用的核心功能设计与研发，覆盖对话式AI、智能Agent、多模态理解、自动化工作流等场景，将大模型能力转化为可落地、可交付的产品体验；\n2、主导大模型应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑高并发、大规模在线生产运行，涵盖模型接入与智能调度、Prompt、Context工程、Agent编排引擎、工具调用框架、记忆管理等核心模块；\n3、构建模型效果的持续优化闭环，通过Prompt Engineering、Context Engineering、自动化评测与用户反馈机制，系统性提升模型在真实业务场景下的准确性、稳定性与可用性，同时对推理延迟与算力成本进行持续治理；\n4、与产品、算法、模型训练与评测团队紧密协作，以快速迭代节奏推进需求从方案设计、开发、上线到持续优化的全流程，保障高质量交付；\n5、跟踪大模型与Agent领域前沿技术，推动RAG、推理增强（Reasoning）、多智能体协作（Multi-Agent）、多模态融合等新能力在企业场景中的落地与创新。\n1、本科及以上学历，计算机相关专业；编程功底扎实，精通Python/Go/C++/Java中至少一门语言，具备优秀的工程素养与代码质量意识；\n2、深入理解大语言模型原理及其应用技术栈，熟练掌握LLM API调用、RAG检索增强、Agent Loop编排、Tool Use/Function Calling、Prompt Engineering、KV Cache优化、Memory管理等技术；\n3、熟悉主流大模型API与开源模型生态，对模型能力边界与效果调优有深入的实践经验，能够从原理层面分析问题并亲手完成调优，而非仅停留在API调用层面；\n4、是AI工具的深度用户与实践者，长期使用Agent/AI Coding/Workflow类产品（如Cursor、Claude Code、TRAE等），并能将AI能力深度融入自身研发工作流；\n5、具备良好的工程习惯与系统思维，对系统稳定性、可观测性、性能优化与成本控制有强烈意识，能够编写高质量、可维护、可扩展的生产级代码；\n6、具备优秀的沟通协作能力与跨团队推动能力，能与产品、算法、模型团队高效协同；自驱力强，能独立负责复杂项目的方案设计、排期管理与落地交付。",
"standard_classification": {
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