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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI agent全栈开发－商品方向",
"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": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责商品运营场景的 AI 应用开发，建设 Agent 编排、上下文工程、知识库、Tool/Skill 和 MCP 接入等能力，支持任务理解、策略生成、执行跟踪与效果评估。\n2. 建设可复用的 AI 工程能力，包括任务调度、模型与工具接入、输入输出与工具调用校验、效果评测和 Tracing，持续改善系统的准确性、稳定性与开发效率。\n3. 结合商品信息数据和商品工具基础能力，将选品、商品信息治理等业务需求转化为可落地的 Agent 方案；与产品、运营协作完成上线验证，并根据业务数据持续优化。",
"requirements_text": "1. AI 工程能力：具备前端、后端或数据开发经验，熟练使用 JavaScript/TypeScript、Java/Go、Python/SQL 等一种或多种语言，能够在交互层、服务层或数据链路中集成 AI 能力；熟悉上下文工程、提示词调试、RAG、Tool/Skill 开发、MCP 接入和 Agent 编排，了解输入输出与工具调用校验、评测与 Tracing，能够完成方案设计、工程实现和问题排查，并判断 AI 能力的适用边界。\n2. 数据分析与应用能力：能够通过数据定位问题、设计评估指标、判断策略效果，并将分析结论用于方案优化。\n3. 组织与协同推进能力：能够理解业务目标，与产品、运营、商业分析等角色有效协作，独立推进项目从设计到上线。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"TypeScript",
"Java",
"SQL",
"数据分析",
"商业分析",
"Go",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "• 在真实的外卖商品运营场景中开发 Agent，技术方案能够直接接受业务效果检验。\n• 完整参与 AI 应用从方案设计、工程开发到上线评估的全过程，同时深入理解商品业务。"
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"contact": {
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"fulltext": "AI agent全栈开发－商品方向\nAI agent全栈开发－商品方向\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：2026-09-11\n\n岗位职责\n1. 负责商品运营场景的 AI 应用开发，建设 Agent 编排、上下文工程、知识库、Tool/Skill 和 MCP 接入等能力，支持任务理解、策略生成、执行跟踪与效果评估。\n2. 建设可复用的 AI 工程能力，包括任务调度、模型与工具接入、输入输出与工具调用校验、效果评测和 Tracing，持续改善系统的准确性、稳定性与开发效率。\n3. 结合商品信息数据和商品工具基础能力，将选品、商品信息治理等业务需求转化为可落地的 Agent 方案；与产品、运营协作完成上线验证，并根据业务数据持续优化。\n\n岗位基本要求\n1. AI 工程能力：具备前端、后端或数据开发经验，熟练使用 JavaScript/TypeScript、Java/Go、Python/SQL 等一种或多种语言，能够在交互层、服务层或数据链路中集成 AI 能力；熟悉上下文工程、提示词调试、RAG、Tool/Skill 开发、MCP 接入和 Agent 编排，了解输入输出与工具调用校验、评测与 Tracing，能够完成方案设计、工程实现和问题排查，并判断 AI 能力的适用边界。\n2. 数据分析与应用能力：能够通过数据定位问题、设计评估指标、判断策略效果，并将分析结论用于方案优化。\n3. 组织与协同推进能力：能够理解业务目标，与产品、运营、商业分析等角色有效协作，独立推进项目从设计到上线。\n\n岗位亮点\n• 在真实的外卖商品运营场景中开发 Agent，技术方案能够直接接受业务效果检验。\n• 完整参与 AI 应用从方案设计、工程开发到上线评估的全过程，同时深入理解商品业务。\n1. 负责商品运营场景的 AI 应用开发，建设 Agent 编排、上下文工程、知识库、Tool/Skill 和 MCP 接入等能力，支持任务理解、策略生成、执行跟踪与效果评估。\n2. 建设可复用的 AI 工程能力，包括任务调度、模型与工具接入、输入输出与工具调用校验、效果评测和 Tracing，持续改善系统的准确性、稳定性与开发效率。\n3. 结合商品信息数据和商品工具基础能力，将选品、商品信息治理等业务需求转化为可落地的 Agent 方案；与产品、运营协作完成上线验证，并根据业务数据持续优化。\n1. AI 工程能力：具备前端、后端或数据开发经验，熟练使用 JavaScript/TypeScript、Java/Go、Python/SQL 等一种或多种语言，能够在交互层、服务层或数据链路中集成 AI 能力；熟悉上下文工程、提示词调试、RAG、Tool/Skill 开发、MCP 接入和 Agent 编排，了解输入输出与工具调用校验、评测与 Tracing，能够完成方案设计、工程实现和问题排查，并判断 AI 能力的适用边界。\n2. 数据分析与应用能力：能够通过数据定位问题、设计评估指标、判断策略效果，并将分析结论用于方案优化。\n3. 组织与协同推进能力：能够理解业务目标，与产品、运营、商业分析等角色有效协作，独立推进项目从设计到上线。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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