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_title": "大众点评-Agent 开发工程师",
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"responsibilities": "1. Harness 架构建设:负责点评 Agent Harness 的架构设计、技术方案讨论与核心模块开发,持续提升系统的可扩展性、稳定性和可维护性。\n2. Agent 核心能力开发:设计并实现 Agent Loop,包括上下文管理、任务规划与执行、状态管理、异常重试、容错和多级降级等关键机制。\n3. Tools 与 Skills 体系建设:负责工具和技能的设计、开发、接入与编排,完善调用协议、结果组织及异常处理机制,提升 Agent 对复杂用户需求的覆盖与执行能力。\n4. 评测驱动效果优化:基于 Agent 标准评测体系,开展效果评估、Bad Case 分析与链路归因,围绕规划、工具调用、生成质量和系统稳定性持续迭代优化。\n5. 全栈与跨端交付:承担以 Python 为主的后端开发,同时参与 Node.js 相关服务及前端功能建设;根据业务需要,参与少量跨端功能开发。\n6. 产品与工程协同:与产品、算法、客户端及业务团队密切协作,参与方案设计和产品方向讨论,推动需求从想法、研发、评测到上线的完整闭环。",
"requirements_text": "1. 具备 1 年及以上全栈开发经验,拥有良好的工程基础,能够独立完成方案设计、编码、测试、上线与问题排查。\n2. 以 Python 为主要开发语言,熟练使用 Node.js;具备 Java 开发基础和相关实践经验,需能够在点评现有以 Java 为主的技术基建上完成功能开发和日常维护。\n3. 有实际 Agent 开发经验,理解 Agent Loop、工具调用、上下文管理等核心机制,能够将原型能力工程化并投入真实业务。\n4. 深度使用 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 编程或智能开发工具,并能将其有效融入日常研发流程、提升交付效率和质量。\n5. 了解大语言模型、RAG、强化学习(RL)等相关知识,理解其基本原理、适用场景与工程实践。\n6. 了解模型量化相关知识,对模型部署、推理性能与资源成本之间的权衡有基本认识。\n7. 学习能力强,对 AI 发展保持高度关注,持续跟进大模型、Agent 等方向的技术与产品进展;相信 AI 能够极大改善现有工作方式,认同 AGI 正在到来,并愿意主动探索和实践 AI Native 的工作方法。\n8. 具备良好的沟通协作能力、问题拆解能力和结果意识,愿意对产品最终体验负责。",
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"fulltext": "大众点评-Agent 开发工程师\n大众点评-Agent 开发工程师\n\n基础信息\n工作地点:北京市 / 上海市\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:2026-09-14\n\n岗位职责\n1. Harness 架构建设:负责点评 Agent Harness 的架构设计、技术方案讨论与核心模块开发,持续提升系统的可扩展性、稳定性和可维护性。\n2. Agent 核心能力开发:设计并实现 Agent Loop,包括上下文管理、任务规划与执行、状态管理、异常重试、容错和多级降级等关键机制。\n3. Tools 与 Skills 体系建设:负责工具和技能的设计、开发、接入与编排,完善调用协议、结果组织及异常处理机制,提升 Agent 对复杂用户需求的覆盖与执行能力。\n4. 评测驱动效果优化:基于 Agent 标准评测体系,开展效果评估、Bad Case 分析与链路归因,围绕规划、工具调用、生成质量和系统稳定性持续迭代优化。\n5. 全栈与跨端交付:承担以 Python 为主的后端开发,同时参与 Node.js 相关服务及前端功能建设;根据业务需要,参与少量跨端功能开发。\n6. 产品与工程协同:与产品、算法、客户端及业务团队密切协作,参与方案设计和产品方向讨论,推动需求从想法、研发、评测到上线的完整闭环。\n\n岗位基本要求\n1. 具备 1 年及以上全栈开发经验,拥有良好的工程基础,能够独立完成方案设计、编码、测试、上线与问题排查。\n2. 以 Python 为主要开发语言,熟练使用 Node.js;具备 Java 开发基础和相关实践经验,需能够在点评现有以 Java 为主的技术基建上完成功能开发和日常维护。\n3. 有实际 Agent 开发经验,理解 Agent Loop、工具调用、上下文管理等核心机制,能够将原型能力工程化并投入真实业务。\n4. 深度使用 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 编程或智能开发工具,并能将其有效融入日常研发流程、提升交付效率和质量。\n5. 了解大语言模型、RAG、强化学习(RL)等相关知识,理解其基本原理、适用场景与工程实践。\n6. 了解模型量化相关知识,对模型部署、推理性能与资源成本之间的权衡有基本认识。\n7. 学习能力强,对 AI 发展保持高度关注,持续跟进大模型、Agent 等方向的技术与产品进展;相信 AI 能够极大改善现有工作方式,认同 AGI 正在到来,并愿意主动探索和实践 AI Native 的工作方法。\n8. 具备良好的沟通协作能力、问题拆解能力和结果意识,愿意对产品最终体验负责。\n\n岗位亮点\n1. 参与中大型 C 端 Agent 的完整开发过程,覆盖架构设计、能力研发、评测优化和线上运营,积累稀缺的真实线上经验。\n2. 在 AI Native 团队中成长,以全闭环方式承担多数开发需求,拥有更完整的技术视角与更大的自主空间。\n3. 深度参与产品方向性决策,让技术判断直接影响产品能力、用户体验与业务演进。\n4. 面向本地生活复杂场景,挑战多工具协同、LBS 决策、真实供给组织和高可靠 Agent 架构等有业务深度的工程问题。\n1. Harness 架构建设:负责点评 Agent Harness 的架构设计、技术方案讨论与核心模块开发,持续提升系统的可扩展性、稳定性和可维护性。\n2. Agent 核心能力开发:设计并实现 Agent Loop,包括上下文管理、任务规划与执行、状态管理、异常重试、容错和多级降级等关键机制。\n3. Tools 与 Skills 体系建设:负责工具和技能的设计、开发、接入与编排,完善调用协议、结果组织及异常处理机制,提升 Agent 对复杂用户需求的覆盖与执行能力。\n4. 评测驱动效果优化:基于 Agent 标准评测体系,开展效果评估、Bad Case 分析与链路归因,围绕规划、工具调用、生成质量和系统稳定性持续迭代优化。\n5. 全栈与跨端交付:承担以 Python 为主的后端开发,同时参与 Node.js 相关服务及前端功能建设;根据业务需要,参与少量跨端功能开发。\n6. 产品与工程协同:与产品、算法、客户端及业务团队密切协作,参与方案设计和产品方向讨论,推动需求从想法、研发、评测到上线的完整闭环。\n1. 具备 1 年及以上全栈开发经验,拥有良好的工程基础,能够独立完成方案设计、编码、测试、上线与问题排查。\n2. 以 Python 为主要开发语言,熟练使用 Node.js;具备 Java 开发基础和相关实践经验,需能够在点评现有以 Java 为主的技术基建上完成功能开发和日常维护。\n3. 有实际 Agent 开发经验,理解 Agent Loop、工具调用、上下文管理等核心机制,能够将原型能力工程化并投入真实业务。\n4. 深度使用 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 编程或智能开发工具,并能将其有效融入日常研发流程、提升交付效率和质量。\n5. 了解大语言模型、RAG、强化学习(RL)等相关知识,理解其基本原理、适用场景与工程实践。\n6. 了解模型量化相关知识,对模型部署、推理性能与资源成本之间的权衡有基本认识。\n7. 学习能力强,对 AI 发展保持高度关注,持续跟进大模型、Agent 等方向的技术与产品进展;相信 AI 能够极大改善现有工作方式,认同 AGI 正在到来,并愿意主动探索和实践 AI Native 的工作方法。\n8. 具备良好的沟通协作能力、问题拆解能力和结果意识,愿意对产品最终体验负责。",
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