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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "浏览器内核与自动化工程师（AI Agent领域）",
"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
},
"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": 3,
"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.研发面向AI Agent 产品的边缘浏览器，为智能体产品提供低Token 成本、高语义保真的网页上下文；\r\n2.深度定制基于 Playwright/Chromium 的浏览器自动化引擎，优化浏览器的运行性能、稳定性与多平台兼容性，实现环境指纹的动态模拟；\r\n3.深入理解浏览器内核渲染机制，提升动态渲染（JS加载、AJAX异步数据）页面的完整性；\r\n4.负责网页内容结构化降噪与正文提取，以及基于Query的网页内容总结与意图提取。",
"requirements_text": "1.计算机相关专业本科及以上学历，3 年以上海量数据采集、浏览器自动化、AI Agent 基础设施或网络安全相关行业经验；\r\n2.精通 Playwright / Puppeteer 及其插件生态，有实际的浏览器特征抹除与人类行为模拟经验；\r\n3.精通 JavaScript (ES6+)，深入理解浏览器内核渲染机制；\r\n4.具备大模型调优经验，掌握SFT、RLHF、DPO等训练范式，在RAG/搜索算法方面有实际项目经验，能够利用相关技术支撑的深层Query理解、跨Item信息融合和高质量长文本生成。",
"skills": [AI生成
"JavaScript",
"搜索算法",
"渲染",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2068624480498003968"
}
]
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"posting": {
"posting_id": "2068624480498003968",
"post_date": "2026-06-29",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "浏览器内核与自动化工程师（AI Agent领域）\n1.研发面向AI Agent 产品的边缘浏览器，为智能体产品提供低Token 成本、高语义保真的网页上下文；\r\n2.深度定制基于 Playwright/Chromium 的浏览器自动化引擎，优化浏览器的运行性能、稳定性与多平台兼容性，实现环境指纹的动态模拟；\r\n3.深入理解浏览器内核渲染机制，提升动态渲染（JS加载、AJAX异步数据）页面的完整性；\r\n4.负责网页内容结构化降噪与正文提取，以及基于Query的网页内容总结与意图提取。\n1.计算机相关专业本科及以上学历，3 年以上海量数据采集、浏览器自动化、AI Agent 基础设施或网络安全相关行业经验；\r\n2.精通 Playwright / Puppeteer 及其插件生态，有实际的浏览器特征抹除与人类行为模拟经验；\r\n3.精通 JavaScript (ES6+)，深入理解浏览器内核渲染机制；\r\n4.具备大模型调优经验，掌握SFT、RLHF、DPO等训练范式，在RAG/搜索算法方面有实际项目经验，能够利用相关技术支撑的深层Query理解、跨Item信息融合和高质量长文本生成。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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