主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能体-强化学习算法研究员-CodeBuddy/WorkBuddy",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.作为研究者，探索有效的 Agentic Workflow 和 Agentic Memory 设计来解决代码领域的问题；\r\n2.主要关注比SFT泛化效果更好的强化学习；能结合实际用户需求、产生的用户数据、agent的实现细节，调整训练语料和训练目标；\r\n3.能和agent开发高效沟通，设计memory存取逻辑，并且通过模型训练让模型适配自己设计的agent；\r\n4.作为工程师，考虑到 LLM inference 对推理算力的高消耗，设计出合理的前后端交互，前端架构，后端架构，在有限的推理算力下，做出完整的 Agentic Workflow 解决方案。最好是探索一套通用可扩展的 Agentic Workflow 解决方案；\r\n5.备注：base地可选深圳/北京/上海。",
"requirements_text": "1.自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；\r\n2.有5年以上的工程编码经验，熟练掌握 Python，C/C++，Golang，Java，JavaScript，TypeScript 等至少一种语言；\r\n3.掌握深度学习基础知识，能根据具体问题做针对性优化，熟悉深度学习中不同任务及相应的主流模型和算法；\r\n4.对 Prompt Engineering、Agentic Workflow、GRPO等新的基于GPT结构的NLP强化学习方法 有实践经验；\r\n5.有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等)。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"TypeScript",
"Java",
"C++",
"Golang",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"Go",
"C语言"
],
"preferred_qualifications": "1.在同等条件下，通过腾讯云认证或取得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1670301957484453888"
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"posting": {
"posting_id": "1670301957484453888",
"post_date": "2026-08-21",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "智能体-强化学习算法研究员-CodeBuddy/WorkBuddy\n1.作为研究者，探索有效的 Agentic Workflow 和 Agentic Memory 设计来解决代码领域的问题；\r\n2.主要关注比SFT泛化效果更好的强化学习；能结合实际用户需求、产生的用户数据、agent的实现细节，调整训练语料和训练目标；\r\n3.能和agent开发高效沟通，设计memory存取逻辑，并且通过模型训练让模型适配自己设计的agent；\r\n4.作为工程师，考虑到 LLM inference 对推理算力的高消耗，设计出合理的前后端交互，前端架构，后端架构，在有限的推理算力下，做出完整的 Agentic Workflow 解决方案。最好是探索一套通用可扩展的 Agentic Workflow 解决方案；\r\n5.备注：base地可选深圳/北京/上海。\n1.自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；\r\n2.有5年以上的工程编码经验，熟练掌握 Python，C/C++，Golang，Java，JavaScript，TypeScript 等至少一种语言；\r\n3.掌握深度学习基础知识，能根据具体问题做针对性优化，熟悉深度学习中不同任务及相应的主流模型和算法；\r\n4.对 Prompt Engineering、Agentic Workflow、GRPO等新的基于GPT结构的NLP强化学习方法 有实践经验；\r\n5.有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等)。\n1.在同等条件下，通过腾讯云认证或取得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。",
"standard_classification": {
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"std_aux_codes": [
"T009"
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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