主分类：Agent系统开发
辅助：云基础设施与系统软件研发（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": "Agent Infra高级研发工程师",
"job_level": "高级",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
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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": {
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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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责大模型 Agent 评估、强化学习和数据制造所需的大规模沙盒平台建设；\r\n2.负责面向模型训练/研究场景下 Agent 框架的研发与维护，支持强化学习、数据生成、自动化评估和实验复现等业务需求；\r\n3.解决高并发任务执行场景下全链路的性能、稳定性问题，与业务紧密协作，优化相关任务流程、建设配套的平台基础设施，保障训练/实验/评估等流程高效、准确执行；\r\n4.支持各类评估 bench 及运行环境接入。",
"requirements_text": "1.精通 Python，具备扎实的软件工程能力与系统设计能力，能在复杂系统中推进架构落地；\r\n2.熟悉大模型与 Agent 相关应用技术，理解模型调用、工具调用、上下文管理、任务执行、日志 Trace 和结果评估等核心链路；\r\n3.熟悉 Go 语言，熟悉 Linux、Docker、Kubernetes、容器网络、镜像构建、CPU / 内存 / 集群调度中的多项；\r\n4.了解大模型训练流程和基本原理；\r\n5.具备良好的软件工程能力，重视模块化设计、测试、日志、性能和稳定性治理；\r\n6.具备良好的问题分析与解决能力，能高效利用行业前沿 AI 工具提升研发效率，并能与算法和平台团队协作推进落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"模型训练",
"团队协作",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
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"posting": {
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"post_date": "2026-08-10",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2086743606953160704"
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"fulltext": "Agent Infra高级研发工程师\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.负责大模型 Agent 评估、强化学习和数据制造所需的大规模沙盒平台建设；\r\n2.负责面向模型训练/研究场景下 Agent 框架的研发与维护，支持强化学习、数据生成、自动化评估和实验复现等业务需求；\r\n3.解决高并发任务执行场景下全链路的性能、稳定性问题，与业务紧密协作，优化相关任务流程、建设配套的平台基础设施，保障训练/实验/评估等流程高效、准确执行；\r\n4.支持各类评估 bench 及运行环境接入。\n1.精通 Python，具备扎实的软件工程能力与系统设计能力，能在复杂系统中推进架构落地；\r\n2.熟悉大模型与 Agent 相关应用技术，理解模型调用、工具调用、上下文管理、任务执行、日志 Trace 和结果评估等核心链路；\r\n3.熟悉 Go 语言，熟悉 Linux、Docker、Kubernetes、容器网络、镜像构建、CPU / 内存 / 集群调度中的多项；\r\n4.了解大模型训练流程和基本原理；\r\n5.具备良好的软件工程能力，重视模块化设计、测试、日志、性能和稳定性治理；\r\n6.具备良好的问题分析与解决能力，能高效利用行业前沿 AI 工具提升研发效率，并能与算法和平台团队协作推进落地。",
"standard_classification": {
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