主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI开发工程师",
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"department": "软硬件服务-软件研发部",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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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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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "AI Agent 系统工程与业务落地\n- 构建生产级 Multi-Agent 系统：主导设计并实现高可用、可扩展的 Agent 架构，涵盖智能调度、工具调用链路编排、长期记忆管理及上下文压缩策略，保障系统在复杂业务场景下的稳定性与效率。\n- 端到端 RAG 系统建设：从文档解析、语义 Chunking 策略设计，到向量索引优化、混合检索（关键词+向量）与 Rerank 模型调优，打造高性能知识增强推理 pipeline。\n- AI 安全与应用治理：建立全面的 Agent 评估框架，覆盖任务完成率、工具调用准确性、安全边界等核心指标，驱动系统持续迭代与安全合规。\n业务与技术融合创新\n- 深入探索 业务AI+，结合意图识别、推理规划、Query 理解与轻量级模型微调，推动 Agent 在真实业务中的闭环落地，验证商业价值。\n- 深入探索 AICoding 工具链核心技术基建，SDD、CI/CD 智能化等模块的设计与落地，对标业界先进水平独立攻克关键技术难点。\n复杂项目交付与团队赋能\n- 负责AI+工程化大型复杂项目，主导里程碑拆解、技术方案设计与实施路径规划，确保高质量交付与系统可维护性。\n- 关注AI 工程化前沿趋势，组织技术分享与培训，推动知识沉淀与团队能力升级。",
"requirements_text": "- 3 年以上软件工程经验，具备全栈开发能力（Python/Java后端 + React/TypeScript 前端）\n- 有完整的 Agent 系统开发经验：工具调用、ReAct 框架、Multi-Agent 协作、知识库、上下文工程\n- 具备敏锐的业务 Sense，善于从客户视角出发，结合技术积累与行业对标，精准分析、拆解并解决核心业务问题\n- 深入理解 LLM 工作机制：Transformer 架构、Token 机制、采样参数、上下文窗口管理",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"Java",
"React",
"大语言模型"
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"job_highlights": "- 站在企业AI应用最前沿，深度参与AI+战略落地，将前沿AI能力与企业级复杂业务场景深度融合，在推动技术价值变现的同时获得突破性技术成长"
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"fulltext": "AI开发工程师\nAI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-软件研发部\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-08-13\n\n岗位职责\nAI Agent 系统工程与业务落地\n- 构建生产级 Multi-Agent 系统：主导设计并实现高可用、可扩展的 Agent 架构，涵盖智能调度、工具调用链路编排、长期记忆管理及上下文压缩策略，保障系统在复杂业务场景下的稳定性与效率。\n- 端到端 RAG 系统建设：从文档解析、语义 Chunking 策略设计，到向量索引优化、混合检索（关键词+向量）与 Rerank 模型调优，打造高性能知识增强推理 pipeline。\n- AI 安全与应用治理：建立全面的 Agent 评估框架，覆盖任务完成率、工具调用准确性、安全边界等核心指标，驱动系统持续迭代与安全合规。\n业务与技术融合创新\n- 深入探索 业务AI+，结合意图识别、推理规划、Query 理解与轻量级模型微调，推动 Agent 在真实业务中的闭环落地，验证商业价值。\n- 深入探索 AICoding 工具链核心技术基建，SDD、CI/CD 智能化等模块的设计与落地，对标业界先进水平独立攻克关键技术难点。\n复杂项目交付与团队赋能\n- 负责AI+工程化大型复杂项目，主导里程碑拆解、技术方案设计与实施路径规划，确保高质量交付与系统可维护性。\n- 关注AI 工程化前沿趋势，组织技术分享与培训，推动知识沉淀与团队能力升级。\n\n岗位基本要求\n- 3 年以上软件工程经验，具备全栈开发能力（Python/Java后端 + React/TypeScript 前端）\n- 有完整的 Agent 系统开发经验：工具调用、ReAct 框架、Multi-Agent 协作、知识库、上下文工程\n- 具备敏锐的业务 Sense，善于从客户视角出发，结合技术积累与行业对标，精准分析、拆解并解决核心业务问题\n- 深入理解 LLM 工作机制：Transformer 架构、Token 机制、采样参数、上下文窗口管理\n\n岗位亮点\n- 站在企业AI应用最前沿，深度参与AI+战略落地，将前沿AI能力与企业级复杂业务场景深度融合，在推动技术价值变现的同时获得突破性技术成长\nAI Agent 系统工程与业务落地\n- 构建生产级 Multi-Agent 系统：主导设计并实现高可用、可扩展的 Agent 架构，涵盖智能调度、工具调用链路编排、长期记忆管理及上下文压缩策略，保障系统在复杂业务场景下的稳定性与效率。\n- 端到端 RAG 系统建设：从文档解析、语义 Chunking 策略设计，到向量索引优化、混合检索（关键词+向量）与 Rerank 模型调优，打造高性能知识增强推理 pipeline。\n- AI 安全与应用治理：建立全面的 Agent 评估框架，覆盖任务完成率、工具调用准确性、安全边界等核心指标，驱动系统持续迭代与安全合规。\n业务与技术融合创新\n- 深入探索 业务AI+，结合意图识别、推理规划、Query 理解与轻量级模型微调，推动 Agent 在真实业务中的闭环落地，验证商业价值。\n- 深入探索 AICoding 工具链核心技术基建，SDD、CI/CD 智能化等模块的设计与落地，对标业界先进水平独立攻克关键技术难点。\n复杂项目交付与团队赋能\n- 负责AI+工程化大型复杂项目，主导里程碑拆解、技术方案设计与实施路径规划，确保高质量交付与系统可维护性。\n- 关注AI 工程化前沿趋势，组织技术分享与培训，推动知识沉淀与团队能力升级。\n- 3 年以上软件工程经验，具备全栈开发能力（Python/Java后端 + React/TypeScript 前端）\n- 有完整的 Agent 系统开发经验：工具调用、ReAct 框架、Multi-Agent 协作、知识库、上下文工程\n- 具备敏锐的业务 Sense，善于从客户视角出发，结合技术积累与行业对标，精准分析、拆解并解决核心业务问题\n- 深入理解 LLM 工作机制：Transformer 架构、Token 机制、采样参数、上下文窗口管理",
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