主分类：客户端研发
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": "Keeta 客户端研发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-业务研发平台",
"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",
"company_size": "10000人以上",
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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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"compensation": {
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "扎实的工程能力 本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、AI-Native 应用架构设计与研发 负责 Keeta 客户端 AI-Native 功能的架构设计与全链路研发。深入理解业务场景，将 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术以\"原生\"方式融入产品主干，打造智能搜索、AI 助手、智能推荐、自然语言交互等 AI-Native 体验。关注用户价值与技术可行性的平衡，确保 AI 能力真正解决用户问题。\n2、AI Coding 工作流建设与推广 在团队内推动 AI-Coding 工作流的落地与演进。包括：基于 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等 AI 编程工具的高效使用，Prompt Engineering 与工程实践的结合，AI 驱动的代码审查与质量保障，以及 AI 工具链的自动化集成。帮助团队建立 AI 时代的开发范式，提升整体研发效能。\n3、AI 技术落地与工程化 跟进 AI 技术前沿趋势，将 LLM、Agent、多模态等 AI 技术转化为稳定、高效的工程方案。负责 AI 功能的性能优化、稳定性保障、错误处理与监控体系建设，确保 AI 能力在实际业务中可靠运行。\n4、技术攻坚与文化建设 在团队内逐步构建\"AI-Native\"的工程文化，带领团队持续学习和突破技术边界。建立 AI 应用开发的最佳实践，包括 Prompt 管理、AI 功能测试、安全与合规等体系化能力。",
"requirements_text": "1、扎实的工程能力 本科及以上学历，计算机相关专业。5 年以上工程经验，精通至少一门主流编程语言（Kotlin/Swift/TypeScript/Python 等）。对客户端或前端架构有深入理解和实战经验，能够独立负责复杂功能的架构设计与研发。\n2、AI-Native 应用开发经验 对 AI 技术发展有浓厚兴趣，具备 AI-Native 应用的实际开发经验或强烈意愿。熟悉 LLM 应用开发的核心概念（Prompt Engineering、Function Calling、RAG、Agent 设计等），了解常用 AI 框架与平台。能够将业务需求转化为 AI 方案，而非仅仅调用 AI 接口。\n3、AI Coding 工具链实践 熟练使用 AI 编程工具（如 Cursor、Claude Code 等）提升开发效率。理解 AI 工具的能力边界与适用场景，能够设计并推广高效的 AI-Coding 工作流。具备 Prompt Engineering 的工程化思维，能够将最佳实践沉淀为团队规范。\n4、好奇心与学习力 具备技术自驱力和快速学习的能力。AI 领域发展迅速，我们需要能够持续跟进前沿趋势并快速转化为工程实践的人。能够主动探索新技术，并将其应用于解决实际问题。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"Swift",
"Kotlin",
"架构设计",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "Keeta 客户端团队致力打造体验卓越、技术突出的全球化移动应用。我们相信，AI 不仅是产品的增量功能，更是重新定义产品体验的核心变量。\n\n我们正在探索并建设下一代\"AI-Native 客户端\"。这个团队将以 AI-first 的思维重新设计用户交互、信息呈现与业务流程，将大语言模型（LLM）、智能体（Agent）等 AI 技术深度融入产品骨骼。同时，我们也在构建 AI 驱动的工程协同体系，让 AI 成为每位工程师的得力助手。如果你对 AI-Native 开发充满信念，欢迎加入我们！"
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"fulltext": "Keeta 客户端研发工程师\nKeeta 客户端研发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-业务研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-04-27\n\n岗位职责\n1、AI-Native 应用架构设计与研发 负责 Keeta 客户端 AI-Native 功能的架构设计与全链路研发。深入理解业务场景，将 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术以\"原生\"方式融入产品主干，打造智能搜索、AI 助手、智能推荐、自然语言交互等 AI-Native 体验。关注用户价值与技术可行性的平衡，确保 AI 能力真正解决用户问题。\n2、AI Coding 工作流建设与推广 在团队内推动 AI-Coding 工作流的落地与演进。包括：基于 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等 AI 编程工具的高效使用，Prompt Engineering 与工程实践的结合，AI 驱动的代码审查与质量保障，以及 AI 工具链的自动化集成。帮助团队建立 AI 时代的开发范式，提升整体研发效能。\n3、AI 技术落地与工程化 跟进 AI 技术前沿趋势，将 LLM、Agent、多模态等 AI 技术转化为稳定、高效的工程方案。负责 AI 功能的性能优化、稳定性保障、错误处理与监控体系建设，确保 AI 能力在实际业务中可靠运行。\n4、技术攻坚与文化建设 在团队内逐步构建\"AI-Native\"的工程文化，带领团队持续学习和突破技术边界。建立 AI 应用开发的最佳实践，包括 Prompt 管理、AI 功能测试、安全与合规等体系化能力。\n\n岗位基本要求\n1、扎实的工程能力 本科及以上学历，计算机相关专业。5 年以上工程经验，精通至少一门主流编程语言（Kotlin/Swift/TypeScript/Python 等）。对客户端或前端架构有深入理解和实战经验，能够独立负责复杂功能的架构设计与研发。\n2、AI-Native 应用开发经验 对 AI 技术发展有浓厚兴趣，具备 AI-Native 应用的实际开发经验或强烈意愿。熟悉 LLM 应用开发的核心概念（Prompt Engineering、Function Calling、RAG、Agent 设计等），了解常用 AI 框架与平台。能够将业务需求转化为 AI 方案，而非仅仅调用 AI 接口。\n3、AI Coding 工具链实践 熟练使用 AI 编程工具（如 Cursor、Claude Code 等）提升开发效率。理解 AI 工具的能力边界与适用场景，能够设计并推广高效的 AI-Coding 工作流。具备 Prompt Engineering 的工程化思维，能够将最佳实践沉淀为团队规范。\n4、好奇心与学习力 具备技术自驱力和快速学习的能力。AI 领域发展迅速，我们需要能够持续跟进前沿趋势并快速转化为工程实践的人。能够主动探索新技术，并将其应用于解决实际问题。\n\n岗位亮点\nKeeta 客户端团队致力打造体验卓越、技术突出的全球化移动应用。我们相信，AI 不仅是产品的增量功能，更是重新定义产品体验的核心变量。\n\n我们正在探索并建设下一代\"AI-Native 客户端\"。这个团队将以 AI-first 的思维重新设计用户交互、信息呈现与业务流程，将大语言模型（LLM）、智能体（Agent）等 AI 技术深度融入产品骨骼。同时，我们也在构建 AI 驱动的工程协同体系，让 AI 成为每位工程师的得力助手。如果你对 AI-Native 开发充满信念，欢迎加入我们！\n1、AI-Native 应用架构设计与研发 负责 Keeta 客户端 AI-Native 功能的架构设计与全链路研发。深入理解业务场景，将 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术以\"原生\"方式融入产品主干，打造智能搜索、AI 助手、智能推荐、自然语言交互等 AI-Native 体验。关注用户价值与技术可行性的平衡，确保 AI 能力真正解决用户问题。\n2、AI Coding 工作流建设与推广 在团队内推动 AI-Coding 工作流的落地与演进。包括：基于 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等 AI 编程工具的高效使用，Prompt Engineering 与工程实践的结合，AI 驱动的代码审查与质量保障，以及 AI 工具链的自动化集成。帮助团队建立 AI 时代的开发范式，提升整体研发效能。\n3、AI 技术落地与工程化 跟进 AI 技术前沿趋势，将 LLM、Agent、多模态等 AI 技术转化为稳定、高效的工程方案。负责 AI 功能的性能优化、稳定性保障、错误处理与监控体系建设，确保 AI 能力在实际业务中可靠运行。\n4、技术攻坚与文化建设 在团队内逐步构建\"AI-Native\"的工程文化，带领团队持续学习和突破技术边界。建立 AI 应用开发的最佳实践，包括 Prompt 管理、AI 功能测试、安全与合规等体系化能力。\n1、扎实的工程能力 本科及以上学历，计算机相关专业。5 年以上工程经验，精通至少一门主流编程语言（Kotlin/Swift/TypeScript/Python 等）。对客户端或前端架构有深入理解和实战经验，能够独立负责复杂功能的架构设计与研发。\n2、AI-Native 应用开发经验 对 AI 技术发展有浓厚兴趣，具备 AI-Native 应用的实际开发经验或强烈意愿。熟悉 LLM 应用开发的核心概念（Prompt Engineering、Function Calling、RAG、Agent 设计等），了解常用 AI 框架与平台。能够将业务需求转化为 AI 方案，而非仅仅调用 AI 接口。\n3、AI Coding 工具链实践 熟练使用 AI 编程工具（如 Cursor、Claude Code 等）提升开发效率。理解 AI 工具的能力边界与适用场景，能够设计并推广高效的 AI-Coding 工作流。具备 Prompt Engineering 的工程化思维，能够将最佳实践沉淀为团队规范。\n4、好奇心与学习力 具备技术自驱力和快速学习的能力。AI 领域发展迅速，我们需要能够持续跟进前沿趋势并快速转化为工程实践的人。能够主动探索新技术，并将其应用于解决实际问题。",
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