主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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": "混元数据标注平台开发工程师（北京）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责 Agent 数据生产、标注与评测平台的后端架构设计和核心服务研发；\r\n2.设计统一的任务与轨迹数据模型，描述任务指令、初始环境、工具权限、Agent Action、环境 Observation、中间状态、最终结果及验证规则；\r\n3.建设完整的数据生产工作流，并建设 Coding 与 Agentic Work 数据生产能力、Computer Use、Mobile Use数据生产和标注能力；\r\n4.与基础设施团队协作，接入并应用容器、MicroVM、虚拟桌面等沙箱能力，完成环境创建、快照恢复、动态路由、资源控制和生命周期管理；\r\n5.深入理解沙箱的隔离、网络、存储和安全机制，推动解决环境复现、启动性能、凭证注入、不可信代码执行及数据泄漏等问题；\r\n6.建设平台的多租户、任务调度、权限控制、故障重试、数据追溯和可观测性能力；\r\n7.与算法、数据、标注、前端及基础设施团队协作，将训练和评测需求转化为稳定、规模化的数据生产能力。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机或相关专业，具备 年及以上后端或平台研发经验；\r\n2.熟练掌握 Go，深入理解并发编程、Context、网络编程、性能优化及工程化实践；\r\n3.熟悉 HTTP、WebSocket、gRPC，以及 MySQL/PostgreSQL、Redis、消息队列和对象存储等常用后端技术；\r\n4.熟悉 Docker、Kubernetes 和 Linux，深入理解容器生命周期、镜像、网络、存储、资源隔离和调度机制；\r\n5.具备较强的系统抽象能力，能够为不同 Agent、任务、工具和执行环境设计统一且可扩展的接口；\r\n6.对 AI Agent、数据生产与标注、Agent 轨迹或环境交互有较强兴趣和理解。",
"skills": [AI生成
"MySQL",
"PostgreSQL",
"Redis",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"性能优化",
"Go",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2038450103123079168",
"post_date": "2026-09-16",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "混元数据标注平台开发工程师（北京）\n1.负责 Agent 数据生产、标注与评测平台的后端架构设计和核心服务研发；\r\n2.设计统一的任务与轨迹数据模型，描述任务指令、初始环境、工具权限、Agent Action、环境 Observation、中间状态、最终结果及验证规则；\r\n3.建设完整的数据生产工作流，并建设 Coding 与 Agentic Work 数据生产能力、Computer Use、Mobile Use数据生产和标注能力；\r\n4.与基础设施团队协作，接入并应用容器、MicroVM、虚拟桌面等沙箱能力，完成环境创建、快照恢复、动态路由、资源控制和生命周期管理；\r\n5.深入理解沙箱的隔离、网络、存储和安全机制，推动解决环境复现、启动性能、凭证注入、不可信代码执行及数据泄漏等问题；\r\n6.建设平台的多租户、任务调度、权限控制、故障重试、数据追溯和可观测性能力；\r\n7.与算法、数据、标注、前端及基础设施团队协作，将训练和评测需求转化为稳定、规模化的数据生产能力。\n1.本科及以上学历，计算机或相关专业，具备 年及以上后端或平台研发经验；\r\n2.熟练掌握 Go，深入理解并发编程、Context、网络编程、性能优化及工程化实践；\r\n3.熟悉 HTTP、WebSocket、gRPC，以及 MySQL/PostgreSQL、Redis、消息队列和对象存储等常用后端技术；\r\n4.熟悉 Docker、Kubernetes 和 Linux，深入理解容器生命周期、镜像、网络、存储、资源隔离和调度机制；\r\n5.具备较强的系统抽象能力，能够为不同 Agent、任务、工具和执行环境设计统一且可扩展的接口；\r\n6.对 AI Agent、数据生产与标注、Agent 轨迹或环境交互有较强兴趣和理解。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"T015"
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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