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    "job": {
        "job_title": "AI智能体评测高级工程师",
        "job_level": "高级",AI生成
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        "location": "北京",
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        "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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    "requirements": {
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        "degree": "本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1.负责腾讯自研龙虾WorkBuddy/腾讯AI IDE CodeBuddy产品质量保障及AI评测工作，推动产品质量体系，生成效果提升；\r\n2.负责大语言模型（LLM）及Agent系统的评测体系设计与持续演进，覆盖模型能力评测、Agent任务评测、端到端产品功能评测等，构建Benchmark；\r\n3.跟踪业界评测基准动态（如 SWE-bench、HumanEval、MMLU、AgentBench 等），结合业务场景进行适配与创新；\r\n4.从无到有参与产品AI评测算法、评测标准和评测流程制定，构建评测集、评测执行器，推进评测刚才体系建设。",
        "requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业；\r\n2.熟练掌握 Python，具备脚本开发与数据处理能力；熟悉业界主流LLM评测基准与方法论（HumanEval、SWE-bench、MMLU、GSM8K等）；\r\n3.了解大语言模型的基本原理（Transformer架构、预训练、微调、RLHF、推理优化等）。有主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow / JAX）的实践经验者优先；\r\n4.具备Agen开发或测试经验，了解ReAct、Function Calling、Tool Use、Planning等核心概念；\r\n5.有评测平台或自动化测试框架的开发经验者优先；具备数据分析能力，能从评测数据中提炼有价值的洞察。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
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        ],
        "preferred_qualifications": "有主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow / JAX）的实践经验者优先；5.有评测平台或自动化测试框架的开发经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2054531247396532224"
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        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2054531247396532224"
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    "fulltext": "AI智能体评测高级工程师\n在腾讯，优秀的技术质量管理，保证腾讯每一个的产品与服务能更加稳定、顺畅、安心地被用户使用和体验。与技艺高超的同事们一同深化对架构设计、数据和产品的理解，在美好向善的世界里，成为一块闪耀的基石。\n1.负责腾讯自研龙虾WorkBuddy/腾讯AI IDE CodeBuddy产品质量保障及AI评测工作，推动产品质量体系，生成效果提升；\r\n2.负责大语言模型（LLM）及Agent系统的评测体系设计与持续演进，覆盖模型能力评测、Agent任务评测、端到端产品功能评测等，构建Benchmark；\r\n3.跟踪业界评测基准动态（如 SWE-bench、HumanEval、MMLU、AgentBench 等），结合业务场景进行适配与创新；\r\n4.从无到有参与产品AI评测算法、评测标准和评测流程制定，构建评测集、评测执行器，推进评测刚才体系建设。\n1.本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业；\r\n2.熟练掌握 Python，具备脚本开发与数据处理能力；熟悉业界主流LLM评测基准与方法论（HumanEval、SWE-bench、MMLU、GSM8K等）；\r\n3.了解大语言模型的基本原理（Transformer架构、预训练、微调、RLHF、推理优化等）。有主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow / JAX）的实践经验者优先；\r\n4.具备Agen开发或测试经验，了解ReAct、Function Calling、Tool Use、Planning等核心概念；\r\n5.有评测平台或自动化测试框架的开发经验者优先；具备数据分析能力，能从评测数据中提炼有价值的洞察。",
    "standard_classification": {
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