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": "微信视频号直播-AI Agent高级算法工程师-（深圳）",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "广州",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机科学、人工智能等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.负责视频号直播场景下 AI Agent 系统的架构设计、技术选型与迭代规划；\n2.设计高性能、易扩展的的系统架构与上下文交互逻辑，以灵活支持多种 Multi-Agent 协作模式，满足不同业务场景下、各垂类主播的多元需求；\n3.结合具体业务需求，对模型效果和算法推理进行优化，包括但不限于上下文学习、SFT、RLHF、DPO、Agentic RL 等；\n4.紧跟大模型与智能体的最新落地技术、探索大模型在主播侧业务中的创新应用，持续提升主播的开播体验与创作效率。",
"requirements_text": "1.计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年及以上相关工作经验；\n2.有 AI Agent / LLM 应用项目的全流程实战经验，从系统设计、开发、上线到面向真实用户的持续迭代；\n3.对多智能体架构、上下文工程、记忆机制、Tool Use、RAG 等 Agent 技术栈有深入理解和落地经验；\n4.熟悉智能体相关的模型训练，例如 Agentic RL、SFT、RLHF、DPO 等；\n5.熟练掌握 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等），熟悉 Langchain/Langgraph 等 MAS 框架，具备良好的工程能力和代码习惯；\n6.优秀的跨团队协作与沟通能力，能够主动协同上下游团队推动项目落地；\n7.对 AI 前沿技术保持高度敏感，有较强的技术判断力和自驱力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"深度学习",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1.有从 0 到 1 搭建并上线 AI Agent 产品的完整经历；\r\n2.在 AI Agent / LLM 相关领域有开源项目贡献或技术影响力。",
"job_highlights": "1.与视频号业务共同成长，技术才能的施展空间大；\n2.紧跟最新的技术潮流，推动新技术在视频号业务中的落地应用，走在业界前沿。"
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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=2072877991679143936"
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"posting": {
"posting_id": "2072877991679143936",
"post_date": "2026-08-05",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "微信视频号直播-AI Agent高级算法工程师-（深圳）\n1.负责视频号直播场景下 AI Agent 系统的架构设计、技术选型与迭代规划；\n2.设计高性能、易扩展的的系统架构与上下文交互逻辑，以灵活支持多种 Multi-Agent 协作模式，满足不同业务场景下、各垂类主播的多元需求；\n3.结合具体业务需求，对模型效果和算法推理进行优化，包括但不限于上下文学习、SFT、RLHF、DPO、Agentic RL 等；\n4.紧跟大模型与智能体的最新落地技术、探索大模型在主播侧业务中的创新应用，持续提升主播的开播体验与创作效率。\n1.计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年及以上相关工作经验；\n2.有 AI Agent / LLM 应用项目的全流程实战经验，从系统设计、开发、上线到面向真实用户的持续迭代；\n3.对多智能体架构、上下文工程、记忆机制、Tool Use、RAG 等 Agent 技术栈有深入理解和落地经验；\n4.熟悉智能体相关的模型训练，例如 Agentic RL、SFT、RLHF、DPO 等；\n5.熟练掌握 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等），熟悉 Langchain/Langgraph 等 MAS 框架，具备良好的工程能力和代码习惯；\n6.优秀的跨团队协作与沟通能力，能够主动协同上下游团队推动项目落地；\n7.对 AI 前沿技术保持高度敏感，有较强的技术判断力和自驱力。\n1.有从 0 到 1 搭建并上线 AI Agent 产品的完整经历；\r\n2.在 AI Agent / LLM 相关领域有开源项目贡献或技术影响力。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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