主分类：Web前端研发
辅助：Agent系统开发（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": "游可爱-AI全栈开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IEG",
"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。"
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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": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责游可爱双域及小程序端的前端功能开发，实现B端中后台与C端业务页面的高质量交付；\r\n2.参与前端Monorepo架构建设与模块化演进，维护跨端复用的组件库与业务组件，提升代码复用率与开发效率；\r\n3.对接后端（Golang/trpc）接口，基于PB协议参与前后端协议自动化实践，确保联调效率与类型安全的数据交互；\r\n4.主导或参与构建工具链优化（如Vite/Rspack迁移、pnpm依赖管理），改善团队开发与构建体验；\r\n5.负责将业务场景 AI 化 Agent 化 Workflow 化，基于大模型构建 Agent RAG Workflow / MCP 能力，完成 Prompt 设计、工具与技能编排、知识库问答、异常兜底与效果验收；\r\n6.攻坚前端性能优化与复杂交互场景（如达人智选、数据看板、Agent应用），提升用户体验与系统响应能力；\r\n7.践行团队AI工程化（Harness/CodeBuddy），通过AI Agent覆盖需求拆解、页面生产、接口对接、自测发布全流程，并与TAPD需求/缺陷联动提效；\r\n8.严格遵循团队代码规范、分支提交规范，按内网工蜂+蓝盾+Tenc+gopass网关的标准研发发布流程推进项目。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上前端开发经验（可根据能力适当调整）；\r\n2.精通JavaScript/TypeScript、HTML5、CSS3，具备扎实的计算机基础与工程化能力；\r\n3.熟练掌握Vue框架（含响应式原理、组件化设计），有大型中后台/B端复杂业务前端开发经验者优先；\r\n4.熟悉Monorepo+pnpm工程组织模式，掌握Vite/Rspack等现代构建工具的使用与优化；\r\n5.具备良好的接口对接能力，理解前后端协议协作逻辑（了解Protobuf/PB协议自动化实践者优先）；\r\n6.拥有主人翁意识与需求模块负责人心态，能独立负责一个业务模块的全流程开发；具备良好的产研沟通能力，可与产品、后端、测试团队高效协同推进项目；\r\n7.具备大模型应用开发经验，理解 Agent RAG Function Calling MCP Workflow 的原理与工程实现，能围绕业务场景独立设计并落地 AI 能力；\r\n8.对 AI 能力边界、事实校验、幻觉风险、敏感动作控制、结果可解释性有基本认知，能在实现中设计相应校验与约束机制；\r\n9.认可并实践「AI 工程化提效」，对 AI 辅助研发（Cursor CodeBuddy Harness Agent 工作流 MCP）有实践或强烈兴趣。",
"skills": [AI生成
"JavaScript",
"TypeScript",
"Vue",
"沟通能力",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "1.有微信小程序/跨端开发（如Taro/Uniapp等）实践经验；\r\n2.有Agent应用、可视化数据看板、大数据量表格与筛选等复杂组件的研发经验；\r\n3.有性能优化、工程化提效或组件库建设的实际实践与产出；有 AI Agent、多轮对话、RAG、MCP、知识库问答、智能审核、内容理解等 AI 应用的完整落地经验；\r\n4.对AI辅助研发（如Cursor/CodeBuddy Agent工作流/MCP）有实践经验或强烈兴趣，认同“AI工程化提效”方向；有个人 AI 产品 Demo、Agent 工作流项目、Prompt / Skill 仓库、开源贡献或 AI 工具链实践等公开作品者优先；\r\n5.熟悉腾讯内部研发工具链（工蜂、蓝盾DevOps、TAPD）者优先。",
"job_highlights": "1.业务处于游戏内容生态、虚拟主播 IP、创作者服务与 AI 工程化的交叉点，Web 前端 + 大前端 + AI / Agent 全链路可深度参与；\n2.在双域（OA域+QQ域）架构下积累丰富的跨端开发经验，拓宽技术视野与应用场景；\n3.有大量复杂业务场景可被 Agent 化 Workflow 化 Skill 化，AI 工程创新空间充足；\n4.与腾讯游戏IEG旗下内容营销与达人合作平台共同成长，参与高影响力产品的功能迭代与技术升级；\n5.团队重视平台化、数据化、AI 提效与长期方法论沉淀，深度落地 Har"
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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=2090336234487595008"
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"posting": {
"posting_id": "2090336234487595008",
"post_date": "2026-09-01",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2090336234487595008"
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"fulltext": "游可爱-AI全栈开发工程师\n1.负责游可爱双域及小程序端的前端功能开发，实现B端中后台与C端业务页面的高质量交付；\r\n2.参与前端Monorepo架构建设与模块化演进，维护跨端复用的组件库与业务组件，提升代码复用率与开发效率；\r\n3.对接后端（Golang/trpc）接口，基于PB协议参与前后端协议自动化实践，确保联调效率与类型安全的数据交互；\r\n4.主导或参与构建工具链优化（如Vite/Rspack迁移、pnpm依赖管理），改善团队开发与构建体验；\r\n5.负责将业务场景 AI 化 Agent 化 Workflow 化，基于大模型构建 Agent RAG Workflow / MCP 能力，完成 Prompt 设计、工具与技能编排、知识库问答、异常兜底与效果验收；\r\n6.攻坚前端性能优化与复杂交互场景（如达人智选、数据看板、Agent应用），提升用户体验与系统响应能力；\r\n7.践行团队AI工程化（Harness/CodeBuddy），通过AI Agent覆盖需求拆解、页面生产、接口对接、自测发布全流程，并与TAPD需求/缺陷联动提效；\r\n8.严格遵循团队代码规范、分支提交规范，按内网工蜂+蓝盾+Tenc+gopass网关的标准研发发布流程推进项目。\n1.本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上前端开发经验（可根据能力适当调整）；\r\n2.精通JavaScript/TypeScript、HTML5、CSS3，具备扎实的计算机基础与工程化能力；\r\n3.熟练掌握Vue框架（含响应式原理、组件化设计），有大型中后台/B端复杂业务前端开发经验者优先；\r\n4.熟悉Monorepo+pnpm工程组织模式，掌握Vite/Rspack等现代构建工具的使用与优化；\r\n5.具备良好的接口对接能力，理解前后端协议协作逻辑（了解Protobuf/PB协议自动化实践者优先）；\r\n6.拥有主人翁意识与需求模块负责人心态，能独立负责一个业务模块的全流程开发；具备良好的产研沟通能力，可与产品、后端、测试团队高效协同推进项目；\r\n7.具备大模型应用开发经验，理解 Agent RAG Function Calling MCP Workflow 的原理与工程实现，能围绕业务场景独立设计并落地 AI 能力；\r\n8.对 AI 能力边界、事实校验、幻觉风险、敏感动作控制、结果可解释性有基本认知，能在实现中设计相应校验与约束机制；\r\n9.认可并实践「AI 工程化提效」，对 AI 辅助研发（Cursor CodeBuddy Harness Agent 工作流 MCP）有实践或强烈兴趣。\n1.有微信小程序/跨端开发（如Taro/Uniapp等）实践经验；\r\n2.有Agent应用、可视化数据看板、大数据量表格与筛选等复杂组件的研发经验；\r\n3.有性能优化、工程化提效或组件库建设的实际实践与产出；有 AI Agent、多轮对话、RAG、MCP、知识库问答、智能审核、内容理解等 AI 应用的完整落地经验；\r\n4.对AI辅助研发（如Cursor/CodeBuddy Agent工作流/MCP）有实践经验或强烈兴趣，认同“AI工程化提效”方向；有个人 AI 产品 Demo、Agent 工作流项目、Prompt / Skill 仓库、开源贡献或 AI 工具链实践等公开作品者优先；\r\n5.熟悉腾讯内部研发工具链（工蜂、蓝盾DevOps、TAPD）者优先。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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