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        "responsibilities": "AI Agent 全栈工程师-音视频方向\n\n基础信息\n招聘项目：全部校招\n招聘类型：校招\n职位类别：J1014\n工作地点：北京\n发布时间：2026-08-09\n\n岗位职责\n参与面向音视频业务的 AI Agent 研发，覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等场景。在导师指导下，将复杂的音视频处理 SOP 梳理为可执行的 Agent 工作流，参与构建从“能问”到“能干”的 Agent 能力闭环。\n1. Agent 应用研发：参与 AI Agent 的设计、开发与迭代，包括任务编排、Prompt 设计、工具调用、前后端联调及功能交付；\n2. 工具链封装与集成：协助将排障、转码、调度、监控等平台能力封装为 Agent 可调用的 Tool / MCP / Skill，推进自动化工作流落地；\n3. 知识库建设：参与音视频领域知识库的搭建与优化，包括文档处理、向量检索、混合检索、重排序及检索效果分析；\n4. 效果评估与迭代：协助构建评测集和评估链路，分析 Agent 的准确率、召回率、响应延迟和成本，并推动持续优化；\n5. 工程质量与稳定性：参与上下文管理、模型路由、异常兜底、日志监控等工程能力建设，保障服务的可用性与可维护性；\n6. 技术探索：跟踪 AI Agent、MCP、RAG 等方向的技术进展，探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用，并沉淀实践经验。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机、软件、信息等相关专业；\n2. 具备扎实的编程基础，熟悉至少一种主流开发语言，如 Python、Java、Go、JavaScript / TypeScript 等；\n3. 对 AI Agent、大语言模型应用或生成式 AI 有浓厚兴趣，有课程项目、个人项目、竞赛或开源实践者优先；\n4. 熟悉常见 AI 编程工具的使用，能够借助工具学习并解决实际工程问题；\n5. 了解Harness、Loop Engineering、结构化输出、Function Calling / Tool Use 等基本概念，有相关实践更佳；\n6. 具备良好的学习能力、问题分析能力和沟通协作意识，能保证稳定的实习投入时间。\n加分项：\n1. 有 LangChain、LangGraph、AutoGen 或其他 Agent 框架的实践经验；\n2. 有 MCP、A2A 等 AI 协议的实践或开源贡献；\n3. 有全栈开发能力，能够完成前端页面、后端服务和接口联调；\n4. 了解音视频、流媒体、直播、编解码或媒体处理相关技术；\n5. 有 RAG 系统、向量数据库、检索优化或评测体系相关项目经验；\n6. 在 GitHub、技术社区或开源项目中有持续输出。",
        "requirements_text": "AI Agent 全栈工程师-音视频方向\n\n基础信息\n招聘项目：全部校招\n招聘类型：校招\n职位类别：J1014\n工作地点：北京\n发布时间：2026-08-09\n\n岗位职责\n参与面向音视频业务的 AI Agent 研发，覆盖智能排障、成本管控、体验优化、研发提效等场景。在导师指导下，将复杂的音视频处理 SOP 梳理为可执行的 Agent 工作流，参与构建从“能问”到“能干”的 Agent 能力闭环。\n1. Agent 应用研发：参与 AI Agent 的设计、开发与迭代，包括任务编排、Prompt 设计、工具调用、前后端联调及功能交付；\n2. 工具链封装与集成：协助将排障、转码、调度、监控等平台能力封装为 Agent 可调用的 Tool / MCP / Skill，推进自动化工作流落地；\n3. 知识库建设：参与音视频领域知识库的搭建与优化，包括文档处理、向量检索、混合检索、重排序及检索效果分析；\n4. 效果评估与迭代：协助构建评测集和评估链路，分析 Agent 的准确率、召回率、响应延迟和成本，并推动持续优化；\n5. 工程质量与稳定性：参与上下文管理、模型路由、异常兜底、日志监控等工程能力建设，保障服务的可用性与可维护性；\n6. 技术探索：跟踪 AI Agent、MCP、RAG 等方向的技术进展，探索 AI 在音视频工作流自动化中的创新应用，并沉淀实践经验。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机、软件、信息等相关专业；\n2. 具备扎实的编程基础，熟悉至少一种主流开发语言，如 Python、Java、Go、JavaScript / TypeScript 等；\n3. 对 AI Agent、大语言模型应用或生成式 AI 有浓厚兴趣，有课程项目、个人项目、竞赛或开源实践者优先；\n4. 熟悉常见 AI 编程工具的使用，能够借助工具学习并解决实际工程问题；\n5. 了解Harness、Loop Engineering、结构化输出、Function Calling / Tool Use 等基本概念，有相关实践更佳；\n6. 具备良好的学习能力、问题分析能力和沟通协作意识，能保证稳定的实习投入时间。\n加分项：\n1. 有 LangChain、LangGraph、AutoGen 或其他 Agent 框架的实践经验；\n2. 有 MCP、A2A 等 AI 协议的实践或开源贡献；\n3. 有全栈开发能力，能够完成前端页面、后端服务和接口联调；\n4. 了解音视频、流媒体、直播、编解码或媒体处理相关技术；\n5. 有 RAG 系统、向量数据库、检索优化或评测体系相关项目经验；\n6. 在 GitHub、技术社区或开源项目中有持续输出。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "JavaScript",
            "TypeScript",
            "Java",
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            "分析能力",
            "招聘",
            "Go",
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        "preferred_qualifications": "3. 对 AI Agent、大语言模型应用或生成式 AI 有浓厚兴趣，有课程项目、个人项目、竞赛或开源实践者优先；加分项：",
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