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    "job": {
        "job_title": "智能体应用技术算法工程师",
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        "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.智能体平台研发——负责智能体应用平台核心模块设计与开发，涵盖智能体编排、工具调用、记忆管理、多智能体协作等能力建设；构建支持复杂任务动态规划与自适应执行的工作流引擎，基于 Harness Engineering 与 Loop Engineering 技术实现行为约束、评测闭环及运维自愈等自主闭环场景；\r\n2.数据智能体建设——面向数据分析、治理、检索等场景，打通\"自然语言提问 → 数据理解 → 分析推理 → 结果生成 → 决策辅助\"完整闭环；融合 RAG、Text2SQL、知识图谱、语义层建模等技术，提升复杂查询生成、跨表关联推理、多轮问答与结果可信校验能力；围绕 SQL 正确率、业务口径准确性、数据安全合规等维度构建评测与反馈机制，持续优化效果；\r\n3.工程化落地与效果优化——负责智能体应用的工程化交付，涵盖效果优化、性能调优、可观测性建设与评测体系搭建；与业务团队协作推动方案在真实场景中落地并持续迭代；\r\n4.技术探索与创新——跟踪大模型与智能体领域前沿进展，围绕智能体自进化、效果与性能自动优化等方向持续提升平台智能化能力。",
        "requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业；\r\n2.熟练掌握 Python，具备扎实的工程能力与代码质量意识；\r\n3.具备大模型应用开发经验，熟悉 LangChain / LangGraph 等主流与前沿框架者优先；\r\n4.熟悉 RAG、Prompt Engineering、Harness Engineering、Loop Engineering、Function Calling、Agent 编排等核心技术；\r\n5.了解主流大模型（GPT、Claude、开源大模型等）的能力边界、特性与调用方式；\r\n6.具备良好的系统设计能力，算法与工程经验丰富者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "大语言模型",
            "检索增强生成"
        ],
        "preferred_qualifications": "1.有智能体平台或数据智能体产品从 0 到 1 建设经验；\r\n2.熟悉 Text2SQL、知识图谱、数据智能体相关技术；\r\n3.有大模型微调（SFT / RLHF）或模型评测经验；\r\n4.在顶会发表论文，或在开源社区有活跃贡献；\r\n5.有 ACM / Kaggle 等竞赛获奖经历。",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2079104781984645120"
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    "posting": {
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        "post_date": "2026-07-29",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2079104781984645120"
    },
    "fulltext": "智能体应用技术算法工程师\n渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.智能体平台研发——负责智能体应用平台核心模块设计与开发，涵盖智能体编排、工具调用、记忆管理、多智能体协作等能力建设；构建支持复杂任务动态规划与自适应执行的工作流引擎，基于 Harness Engineering 与 Loop Engineering 技术实现行为约束、评测闭环及运维自愈等自主闭环场景；\r\n2.数据智能体建设——面向数据分析、治理、检索等场景，打通\"自然语言提问 → 数据理解 → 分析推理 → 结果生成 → 决策辅助\"完整闭环；融合 RAG、Text2SQL、知识图谱、语义层建模等技术，提升复杂查询生成、跨表关联推理、多轮问答与结果可信校验能力；围绕 SQL 正确率、业务口径准确性、数据安全合规等维度构建评测与反馈机制，持续优化效果；\r\n3.工程化落地与效果优化——负责智能体应用的工程化交付，涵盖效果优化、性能调优、可观测性建设与评测体系搭建；与业务团队协作推动方案在真实场景中落地并持续迭代；\r\n4.技术探索与创新——跟踪大模型与智能体领域前沿进展，围绕智能体自进化、效果与性能自动优化等方向持续提升平台智能化能力。\n1.本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业；\r\n2.熟练掌握 Python，具备扎实的工程能力与代码质量意识；\r\n3.具备大模型应用开发经验，熟悉 LangChain / LangGraph 等主流与前沿框架者优先；\r\n4.熟悉 RAG、Prompt Engineering、Harness Engineering、Loop Engineering、Function Calling、Agent 编排等核心技术；\r\n5.了解主流大模型（GPT、Claude、开源大模型等）的能力边界、特性与调用方式；\r\n6.具备良好的系统设计能力，算法与工程经验丰富者优先。\n1.有智能体平台或数据智能体产品从 0 到 1 建设经验；\r\n2.熟悉 Text2SQL、知识图谱、数据智能体相关技术；\r\n3.有大模型微调（SFT / RLHF）或模型评测经验；\r\n4.在顶会发表论文，或在开源社区有活跃贡献；\r\n5.有 ACM / Kaggle 等竞赛获奖经历。",
    "standard_classification": {
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        "std_taxonomy_version": "20261104"
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