主分类：Agent系统开发
辅助：AI应用开发（非Agent）（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": "腾讯投资-高级开发工程师-AI Agent",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CDG",
"location": "北京",
"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": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "国内外重点大学计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历",
"language": "8. 中英文流利，优秀的中英文书写能力者优先",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. Agent 系统设计与研发： 参与智能体架构设计与后台核心代码研发，包括但不限于意图识别、多轮对话管理、复杂任务拆解与规划、上下文记忆机制以及外部工具链的接入与调用等（Tool Use/Function Calling/MCP/SKILLS）；\n2. 知识库与 RAG 优化：建设并持续优化企业级 RAG（检索增强生成）系统，优化复杂文档的解析、Chunking 策略、向量数据库索引设计及混合检索策略，提升私有数据的问答准确率；\n3. 业务集成：将 Agent 平台深度集成至现有业务系统中，打通底层数据流，保障服务的高可用与高安全性。",
"requirements_text": "1. 国内外重点大学计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历，3 年以上后端或 AI 系统开发经验，具备扎实的系统设计及复杂业务逻辑抽象能力；\n2. 熟悉当前主流的 LLM 应用开发框架（如 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 等）及其底层运行原理，有实际拆解和改造源码经验；\n3. 熟悉主流关系型数据库及至少一种搜索引擎（如 Elasticsearch），熟悉向量数据库原理（HNSW / IVF / PQ）及调优方法，有 RAG 系统优化经验（召回、排序、评估）等；\n4. 有独立负责或参与过大模型应用落地项目、私有化知识库构建项目、 AI Copilot 助手开发项目；\n5. 具备严谨的数据安全意识及解决方案构建能力，能在安全框架内针对业务需采用最新技术栈进行 AI 架构及解决方案构建；\n6. 优秀的跨团队沟通能力，能够与产品、业务及其他研发团队建立友好顺畅的合作关系，能将复杂 AI 技术转化为业务表达并主动对齐预期；\n7. 具有很强的学习能力、分析问题解决问题的能力，以及很强的自我驱动力；有好奇心，愿意挑战自己，不断开拓新的领域；\n8. 中英文流利，优秀的中英文书写能力者优先。",
"skills": [AI生成
"Elasticsearch",
"数据库",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
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"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "具备金融、证券投研等垂直领域的 AI 应用开发与落地经验者优先。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "腾讯投资-高级开发工程师-AI Agent\n在腾讯，技术人解决问题的激情永不熄灭。无论是面对产品、程序的问题，还是生活与人的问题，腾讯技术人都力图交出漂亮的答卷。我们善用科学工具，以强大的思维之力创造世界，为卓越的产品体验保驾护航，也为公司和产品策略提出宝贵的洞见，用技术引领新的变革。这里的每位成员，既传承着长久以来的务实文化，又时刻以创新眼光瞄准大海星辰。我们十分期待你加入这样一个「技术社区」，分享团队能量，尽情发挥所长。\n1. Agent 系统设计与研发： 参与智能体架构设计与后台核心代码研发，包括但不限于意图识别、多轮对话管理、复杂任务拆解与规划、上下文记忆机制以及外部工具链的接入与调用等（Tool Use/Function Calling/MCP/SKILLS）；\n2. 知识库与 RAG 优化：建设并持续优化企业级 RAG（检索增强生成）系统，优化复杂文档的解析、Chunking 策略、向量数据库索引设计及混合检索策略，提升私有数据的问答准确率；\n3. 业务集成：将 Agent 平台深度集成至现有业务系统中，打通底层数据流，保障服务的高可用与高安全性。\n1. 国内外重点大学计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历，3 年以上后端或 AI 系统开发经验，具备扎实的系统设计及复杂业务逻辑抽象能力；\n2. 熟悉当前主流的 LLM 应用开发框架（如 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 等）及其底层运行原理，有实际拆解和改造源码经验；\n3. 熟悉主流关系型数据库及至少一种搜索引擎（如 Elasticsearch），熟悉向量数据库原理（HNSW / IVF / PQ）及调优方法，有 RAG 系统优化经验（召回、排序、评估）等；\n4. 有独立负责或参与过大模型应用落地项目、私有化知识库构建项目、 AI Copilot 助手开发项目；\n5. 具备严谨的数据安全意识及解决方案构建能力，能在安全框架内针对业务需采用最新技术栈进行 AI 架构及解决方案构建；\n6. 优秀的跨团队沟通能力，能够与产品、业务及其他研发团队建立友好顺畅的合作关系，能将复杂 AI 技术转化为业务表达并主动对齐预期；\n7. 具有很强的学习能力、分析问题解决问题的能力，以及很强的自我驱动力；有好奇心，愿意挑战自己，不断开拓新的领域；\n8. 中英文流利，优秀的中英文书写能力者优先。\n具备金融、证券投研等垂直领域的 AI 应用开发与落地经验者优先。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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