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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "智能运维与大模型应用工程师-基础设施",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "基础架构"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
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            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士及以上学位",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、探索大模型在智能运维领域的应用，提供基于大模型的智能交互、根因定位及异常检测等算法服务；\n2、搭建Agentic Agent与Multi-Agent框架，具备ReAct、Memory、RAG、MCP、A2A、Skill、微调等技术能力，为运维效率提升提供智能服务；\n3、持续跟进大模型、Agent领域的前沿技术、开源方案及其在智能运维领域的应用。",
        "requirements_text": "1、计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士及以上学位；\n2、精通AIOps，尤其是稳定性、资源成本、效率提升方向的智能运维，有项目落地经验；\n3、理解主流大模型的算法原理，具备LLM和Agent层面的算法和开发能力。",
        "skills": [AI生成
            "自然语言处理",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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    "posting": {
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        "post_date": "2023-08-01",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7262287795531254072/detail"
    },
    "fulltext": "智能运维与大模型应用工程师-基础设施\n职位描述\n1、探索大模型在智能运维领域的应用，提供基于大模型的智能交互、根因定位及异常检测等算法服务；\n2、搭建Agentic Agent与Multi-Agent框架，具备ReAct、Memory、RAG、MCP、A2A、Skill、微调等技术能力，为运维效率提升提供智能服务；\n3、持续跟进大模型、Agent领域的前沿技术、开源方案及其在智能运维领域的应用。\n\n职位要求\n1、计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士及以上学位；\n2、精通AIOps，尤其是稳定性、资源成本、效率提升方向的智能运维，有项目落地经验；\n3、理解主流大模型的算法原理，具备LLM和Agent层面的算法和开发能力。\n1、探索大模型在智能运维领域的应用，提供基于大模型的智能交互、根因定位及异常检测等算法服务；\n2、搭建Agentic Agent与Multi-Agent框架，具备ReAct、Memory、RAG、MCP、A2A、Skill、微调等技术能力，为运维效率提升提供智能服务；\n3、持续跟进大模型、Agent领域的前沿技术、开源方案及其在智能运维领域的应用。\n1、计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士及以上学位；\n2、精通AIOps，尤其是稳定性、资源成本、效率提升方向的智能运维，有项目落地经验；\n3、理解主流大模型的算法原理，具备LLM和Agent层面的算法和开发能力。"
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