主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI模型评测工程（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": "微信小程序-AI Agent 算法工程师-Coding方向",
"job_level": "未披露",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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "计算机、数学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.负责小程序 Coding Agent 核心策略设计与落地，围绕意图理解、需求建模、任务规划与记忆管理，提升代码生成、二次修改、调试修复等场景的任务完成能力；\r\n2.建设 Coding Agent 多维评估体系，围绕用户体验、任务完成率、修改成功率、工具调用准确率和对话效率，搭建自动化评测与回归验证链路；\r\n3.负责 Agent RL 训练方向的探索与落地，优化需求理解、工具调用、多步推理轨迹、过程奖励建模与自我校正机制，提升 Agent 在复杂代码任务中的成功率。",
"requirements_text": "1.计算机、数学等相关专业本科及以上学历，熟练使用 Python，具备良好的工程能力；\r\n2.扎实的计算机与深度学习基础，理解 Transformer 架构及 Agent 架构范式，熟悉任务规划、工具调用、多步推理、执行反馈等核心机制；\r\n3.了解 Agent RL 训练方法，熟悉过程奖励建模、多步轨迹优化、工具调用优化或自我校正机制者优先；\r\n4.具备良好的数据分析与实验设计能力，能围绕用户体验指标发现问题并驱动迭代；\r\n5.具备快速学习与独立解决问题的能力，有团队合作精神，对探索前沿技术有持续热情。",
"skills": [AI生成
"Python",
"深度学习",
"数据分析",
"团队协作",
"解决问题",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "1.在 NeurIPS、ACL、ICML、EMNLP 等顶级会议以第一作者发表过论文优先；\r\n2.有完整 AgentRL 项目经验或 Agent 应用产品落地经验优先。",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2082710396749393920"
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2082710396749393920"
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"fulltext": "微信小程序-AI Agent 算法工程师-Coding方向\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.负责小程序 Coding Agent 核心策略设计与落地，围绕意图理解、需求建模、任务规划与记忆管理，提升代码生成、二次修改、调试修复等场景的任务完成能力；\r\n2.建设 Coding Agent 多维评估体系，围绕用户体验、任务完成率、修改成功率、工具调用准确率和对话效率，搭建自动化评测与回归验证链路；\r\n3.负责 Agent RL 训练方向的探索与落地，优化需求理解、工具调用、多步推理轨迹、过程奖励建模与自我校正机制，提升 Agent 在复杂代码任务中的成功率。\n1.计算机、数学等相关专业本科及以上学历，熟练使用 Python，具备良好的工程能力；\r\n2.扎实的计算机与深度学习基础，理解 Transformer 架构及 Agent 架构范式，熟悉任务规划、工具调用、多步推理、执行反馈等核心机制；\r\n3.了解 Agent RL 训练方法，熟悉过程奖励建模、多步轨迹优化、工具调用优化或自我校正机制者优先；\r\n4.具备良好的数据分析与实验设计能力，能围绕用户体验指标发现问题并驱动迭代；\r\n5.具备快速学习与独立解决问题的能力，有团队合作精神，对探索前沿技术有持续热情。\n1.在 NeurIPS、ACL、ICML、EMNLP 等顶级会议以第一作者发表过论文优先；\r\n2.有完整 AgentRL 项目经验或 Agent 应用产品落地经验优先。",
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