主分类：AI应用开发（非Agent）
辅助：后端与业务系统研发（仅展示）
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应用工程师（偏后端）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "技术中心",
"location": "广州市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 多媒体工程链路优化： 负责图像、视频及 3D 数据的预处理与后处理管线开发。\n2. 高性能 AI 任务调度： 设计并实现支持高并发、长耗时任务的分布式调度系统。\n3. 算力节点与容器化管理： 深度参与 GPU 算力集群的工程化建设\n4. AI 工作流引擎开发： 构建灵活的 AI 工作流（Workflow）引擎\n5. 模型服务化与推理加速： 负责将各种开源或自研的视觉大模型工程化\n6. 视觉业务系统集成： 开发与 AI 深度耦合的业务后端\n7. 技术前瞻与工程落地： 探索视觉 AI 领域的最新工程进展，负责从技术 Demo 到生产级服务的快速转化",
"requirements_text": "1、计算机科学或相关领域的学士及以上学位，有机器学习相关背景优先\n2、3年以上软件开发经验，具有 API 开发和集成经验，有生成式 AI 应用开发经验优先\n3、熟练掌握 Python/Go 至少一种语言，熟练掌握 SQL，具有 Web 开发框架（如Flask、FastAPI）经验\n4、熟练使用 dock.er，熟悉 Linux 环境，能在 Linux 环境下完成开发、测试、上线运维以及问题排查等日常工作\n5、具备提示工程/RAG实践经验，了解大语言模型的特性和限制\n6、熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流AI模型服务商的API\n7、有良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神，较高的学习能力和主动性\n8、熟悉 ClaudeCode、Cursor、Trae 等AI Coding软件的使用；\n\n加分项：\n1、有 stable diffusion、comfyui 相关开发经验\n2、熟悉 K8s 原理和应用，有云原生相关开发经验\n3. 有类似 Lovart、Claude Code 等 AI 原生应用/开发工具类产品经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Linux",
"FastAPI",
"机器学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机科学或相关领域的学士及以上学位，有机器学习相关背景优先；2、3年以上软件开发经验，具有 API 开发和集成经验，有生成式 AI 应用开发经验优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI应用工程师（偏后端）\n职位描述\n1. 多媒体工程链路优化： 负责图像、视频及 3D 数据的预处理与后处理管线开发。\n2. 高性能 AI 任务调度： 设计并实现支持高并发、长耗时任务的分布式调度系统。\n3. 算力节点与容器化管理： 深度参与 GPU 算力集群的工程化建设\n4. AI 工作流引擎开发： 构建灵活的 AI 工作流（Workflow）引擎\n5. 模型服务化与推理加速： 负责将各种开源或自研的视觉大模型工程化\n6. 视觉业务系统集成： 开发与 AI 深度耦合的业务后端\n7. 技术前瞻与工程落地： 探索视觉 AI 领域的最新工程进展，负责从技术 Demo 到生产级服务的快速转化\n\n职位要求\n1、计算机科学或相关领域的学士及以上学位，有机器学习相关背景优先\n2、3年以上软件开发经验，具有 API 开发和集成经验，有生成式 AI 应用开发经验优先\n3、熟练掌握 Python/Go 至少一种语言，熟练掌握 SQL，具有 Web 开发框架（如Flask、FastAPI）经验\n4、熟练使用 dock.er，熟悉 Linux 环境，能在 Linux 环境下完成开发、测试、上线运维以及问题排查等日常工作\n5、具备提示工程/RAG实践经验，了解大语言模型的特性和限制\n6、熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流AI模型服务商的API\n7、有良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神，较高的学习能力和主动性\n8、熟悉 ClaudeCode、Cursor、Trae 等AI Coding软件的使用；\n\n加分项：\n1、有 stable diffusion、comfyui 相关开发经验\n2、熟悉 K8s 原理和应用，有云原生相关开发经验\n3. 有类似 Lovart、Claude Code 等 AI 原生应用/开发工具类产品经验\n1. 多媒体工程链路优化： 负责图像、视频及 3D 数据的预处理与后处理管线开发。\n2. 高性能 AI 任务调度： 设计并实现支持高并发、长耗时任务的分布式调度系统。\n3. 算力节点与容器化管理： 深度参与 GPU 算力集群的工程化建设\n4. AI 工作流引擎开发： 构建灵活的 AI 工作流（Workflow）引擎\n5. 模型服务化与推理加速： 负责将各种开源或自研的视觉大模型工程化\n6. 视觉业务系统集成： 开发与 AI 深度耦合的业务后端\n7. 技术前瞻与工程落地： 探索视觉 AI 领域的最新工程进展，负责从技术 Demo 到生产级服务的快速转化\n1、计算机科学或相关领域的学士及以上学位，有机器学习相关背景优先\n2、3年以上软件开发经验，具有 API 开发和集成经验，有生成式 AI 应用开发经验优先\n3、熟练掌握 Python/Go 至少一种语言，熟练掌握 SQL，具有 Web 开发框架（如Flask、FastAPI）经验\n4、熟练使用 dock.er，熟悉 Linux 环境，能在 Linux 环境下完成开发、测试、上线运维以及问题排查等日常工作\n5、具备提示工程/RAG实践经验，了解大语言模型的特性和限制\n6、熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流AI模型服务商的API\n7、有良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神，较高的学习能力和主动性\n8、熟悉 ClaudeCode、Cursor、Trae 等AI Coding软件的使用；\n\n加分项：\n1、有 stable diffusion、comfyui 相关开发经验\n2、熟悉 K8s 原理和应用，有云原生相关开发经验\n3. 有类似 Lovart、Claude Code 等 AI 原生应用/开发工具类产品经验",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T008",
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