主分类：Agent系统开发
辅助：后端与业务系统研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "无人车业务部-无人车业务系统AI开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "推动研发团队全面向 AI 驱动的工作模式转型，深度探索 AI-native 技术在新业务场景中的创新应用。\n1.驱动团队 AI 转型：负责制定并推动研发团队的 AI 能力提升计划，通过引入先进 AI 工具、落地最佳实践，覆盖需求、设计、开发、测试全流程，显著提升团队研发效率与交付质量\n2.探索 AI-native 应用：主导在新业务场景中探索和落地 AI-native 解决方案，重点聚焦于智能体（Agent）在复杂任务调度、动态环境交互、多模态信息处理等方面的创新实践。\n3.构建 AI 工程体系：设计并搭建团队内部的 AI 辅助开发平台与工具链，将提示词工程、RAG、智能体工作流等能力产品化、流程化，降低 AI 技术应用门槛。\n4.技术架构与交付：参与或主导核心业务系统的技术方案设计与研发落地，确保 AI 能力集成符合高可用、可扩展的架构标准，保障高质量的工程交付。",
"requirements_text": "1.基础要求：3 年以上全栈研发经验，本科及以上学历。\n2.AI 工程能力：熟练掌握上下文工程、提示词工程、RAG、智能体工作流编排等 AI 工程化核心概念与实践；有实际 AI 工程落地经验，熟悉至少一种主流 Agent 框架（如 LangChain、LangGraph、CrewAI 等）。\n3.AI 工具实践：在工作与日常中深度使用各类 AI 工具，能系统性地评估和持续提升使用效果。\n4.系统架构基础：具备扎实的软件开发基础，对大型在线分布式系统的架构设计、性能优化与稳定性保障有成熟认知和实战经验。\n5.具备出色的沟通表达与跨团队协作能力，主动性强；拥有强烈的技术好奇心、快速学习能力及分析解决复杂问题的能力。\n6.具备良好的团队协同意识，乐于分享和沉淀方法论，能推动团队在技术视野和研发效能上持续进步。",
"skills": [AI生成
"分布式系统",
"性能优化",
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"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 作为“十五五”规划纲要明确的战略性新兴产业方向，深度参与无人货运的商业化与规模化进程，站在产业升级与技术创新前沿。\n2. 依托公司完善的 AI 基础设施支持，在团队 AI 化转型氛围中持续学习与成长。\n3. 伴随系统与业务的高速发展，见证并推动行业变革，在快速迭代中不断拓展技术深度与业务视野。\n4. 工作地点灵活，可选择北京或深圳办公，兼顾职业发展与生活便利。”"
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"fulltext": "无人车业务部-无人车业务系统AI开发工程师\n无人车业务部-无人车业务系统AI开发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-07-02\n\n岗位职责\n推动研发团队全面向 AI 驱动的工作模式转型，深度探索 AI-native 技术在新业务场景中的创新应用。\n1.驱动团队 AI 转型：负责制定并推动研发团队的 AI 能力提升计划，通过引入先进 AI 工具、落地最佳实践，覆盖需求、设计、开发、测试全流程，显著提升团队研发效率与交付质量\n2.探索 AI-native 应用：主导在新业务场景中探索和落地 AI-native 解决方案，重点聚焦于智能体（Agent）在复杂任务调度、动态环境交互、多模态信息处理等方面的创新实践。\n3.构建 AI 工程体系：设计并搭建团队内部的 AI 辅助开发平台与工具链，将提示词工程、RAG、智能体工作流等能力产品化、流程化，降低 AI 技术应用门槛。\n4.技术架构与交付：参与或主导核心业务系统的技术方案设计与研发落地，确保 AI 能力集成符合高可用、可扩展的架构标准，保障高质量的工程交付。\n\n岗位基本要求\n1.基础要求：3 年以上全栈研发经验，本科及以上学历。\n2.AI 工程能力：熟练掌握上下文工程、提示词工程、RAG、智能体工作流编排等 AI 工程化核心概念与实践；有实际 AI 工程落地经验，熟悉至少一种主流 Agent 框架（如 LangChain、LangGraph、CrewAI 等）。\n3.AI 工具实践：在工作与日常中深度使用各类 AI 工具，能系统性地评估和持续提升使用效果。\n4.系统架构基础：具备扎实的软件开发基础，对大型在线分布式系统的架构设计、性能优化与稳定性保障有成熟认知和实战经验。\n5.具备出色的沟通表达与跨团队协作能力，主动性强；拥有强烈的技术好奇心、快速学习能力及分析解决复杂问题的能力。\n6.具备良好的团队协同意识，乐于分享和沉淀方法论，能推动团队在技术视野和研发效能上持续进步。\n\n岗位亮点\n1. 作为“十五五”规划纲要明确的战略性新兴产业方向，深度参与无人货运的商业化与规模化进程，站在产业升级与技术创新前沿。\n2. 依托公司完善的 AI 基础设施支持，在团队 AI 化转型氛围中持续学习与成长。\n3. 伴随系统与业务的高速发展，见证并推动行业变革，在快速迭代中不断拓展技术深度与业务视野。\n4. 工作地点灵活，可选择北京或深圳办公，兼顾职业发展与生活便利。”\n推动研发团队全面向 AI 驱动的工作模式转型，深度探索 AI-native 技术在新业务场景中的创新应用。\n1.驱动团队 AI 转型：负责制定并推动研发团队的 AI 能力提升计划，通过引入先进 AI 工具、落地最佳实践，覆盖需求、设计、开发、测试全流程，显著提升团队研发效率与交付质量\n2.探索 AI-native 应用：主导在新业务场景中探索和落地 AI-native 解决方案，重点聚焦于智能体（Agent）在复杂任务调度、动态环境交互、多模态信息处理等方面的创新实践。\n3.构建 AI 工程体系：设计并搭建团队内部的 AI 辅助开发平台与工具链，将提示词工程、RAG、智能体工作流等能力产品化、流程化，降低 AI 技术应用门槛。\n4.技术架构与交付：参与或主导核心业务系统的技术方案设计与研发落地，确保 AI 能力集成符合高可用、可扩展的架构标准，保障高质量的工程交付。\n1.基础要求：3 年以上全栈研发经验，本科及以上学历。\n2.AI 工程能力：熟练掌握上下文工程、提示词工程、RAG、智能体工作流编排等 AI 工程化核心概念与实践；有实际 AI 工程落地经验，熟悉至少一种主流 Agent 框架（如 LangChain、LangGraph、CrewAI 等）。\n3.AI 工具实践：在工作与日常中深度使用各类 AI 工具，能系统性地评估和持续提升使用效果。\n4.系统架构基础：具备扎实的软件开发基础，对大型在线分布式系统的架构设计、性能优化与稳定性保障有成熟认知和实战经验。\n5.具备出色的沟通表达与跨团队协作能力，主动性强；拥有强烈的技术好奇心、快速学习能力及分析解决复杂问题的能力。\n6.具备良好的团队协同意识，乐于分享和沉淀方法论，能推动团队在技术视野和研发效能上持续进步。",
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