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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "资深AI应用工程师（代码质量方向）",
"job_level": "高级",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": "人工智能"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",
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"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": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. Agent 研发：设计并开发 Code Review、变更影响面分析及质量洞察等专项 Agent，实现从需求理解、代码生成到测试验证（TDD）的自动化闭环。\n2. 编排与决策：基于 ReAct 范式构建 Agent 核心逻辑，通过 Prompt Engineering 与思维链（CoT）优化，提升 Agent 在复杂研发场景下的规划与问题解决能力。\n3. 基础设施：利用 MCP (Model Context Protocol) 标准化 Agent 与研发工具链（Git.lab/Jira/Sonar）的连接，搭建代码执行沙箱（Sandbox），确保 Agent 生成代码的安全试运行。\n4. 后端工程：基于 Python + FastAPI + MongoDB + Redis 技术栈，构建高可用 Agent 服务端，处理长时任务调度及多轮对话的状态管理。\n5. 工程实践：践行 SDD (Spec/Schema Driven Development) 与 TDD 开发模式，确保 Agent 输出的代码符合工程标准与业务规范。",
"requirements_text": "1. 基础背景：计算机相关专业本科及以上，5 年以上后端开发经验，至少 1 年 AI 应用/Agent 开发经验。\n2. 核心栈：精通 Python 编程，熟练掌握 FastAPI/Flask 框架，具备 MongoDB 和 Redis 的高性能设计与调优经验。\n3. Agent 技术：深刻理解 LLM 原理，熟悉 Cluade Code / Open Code / Open Claw / LangChain 等框架\n4. 领域知识：熟悉 AST（抽象语法树）、静态代码分析原理，了解 CI/CD 流水线与 DevOps 常用工具。\n5. 综合素质：具备良好的系统架构能力，能从安全性、可观测性角度构建企业级 Agent 应用。\n\n加分项\n1. 有研发效能平台、自动化测试工具开发经验。\n2. 深入理解 MCP 协议，有开发 Server 端连接本地或云端研发资源经验者优先。\n3. 熟悉安全沙箱技术（如 Dock.er、gVisor、E2B），有代码解释器（Code Interpreter）开发经验。\n4. 有知识工程、上下文工程等的实战落地经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Redis",
"MongoDB",
"FastAPI",
"自动化测试",
"系统架构",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项；2. 深入理解 MCP 协议，有开发 Server 端连接本地或云端研发资源经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "资深AI应用工程师（代码质量方向）\n职位描述\n1. Agent 研发：设计并开发 Code Review、变更影响面分析及质量洞察等专项 Agent，实现从需求理解、代码生成到测试验证（TDD）的自动化闭环。\n2. 编排与决策：基于 ReAct 范式构建 Agent 核心逻辑，通过 Prompt Engineering 与思维链（CoT）优化，提升 Agent 在复杂研发场景下的规划与问题解决能力。\n3. 基础设施：利用 MCP (Model Context Protocol) 标准化 Agent 与研发工具链（Git.lab/Jira/Sonar）的连接，搭建代码执行沙箱（Sandbox），确保 Agent 生成代码的安全试运行。\n4. 后端工程：基于 Python + FastAPI + MongoDB + Redis 技术栈，构建高可用 Agent 服务端，处理长时任务调度及多轮对话的状态管理。\n5. 工程实践：践行 SDD (Spec/Schema Driven Development) 与 TDD 开发模式，确保 Agent 输出的代码符合工程标准与业务规范。\n\n职位要求\n1. 基础背景：计算机相关专业本科及以上，5 年以上后端开发经验，至少 1 年 AI 应用/Agent 开发经验。\n2. 核心栈：精通 Python 编程，熟练掌握 FastAPI/Flask 框架，具备 MongoDB 和 Redis 的高性能设计与调优经验。\n3. Agent 技术：深刻理解 LLM 原理，熟悉 Cluade Code / Open Code / Open Claw / LangChain 等框架\n4. 领域知识：熟悉 AST（抽象语法树）、静态代码分析原理，了解 CI/CD 流水线与 DevOps 常用工具。\n5. 综合素质：具备良好的系统架构能力，能从安全性、可观测性角度构建企业级 Agent 应用。\n\n加分项\n1. 有研发效能平台、自动化测试工具开发经验。\n2. 深入理解 MCP 协议，有开发 Server 端连接本地或云端研发资源经验者优先。\n3. 熟悉安全沙箱技术（如 Dock.er、gVisor、E2B），有代码解释器（Code Interpreter）开发经验。\n4. 有知识工程、上下文工程等的实战落地经验。\n1. Agent 研发：设计并开发 Code Review、变更影响面分析及质量洞察等专项 Agent，实现从需求理解、代码生成到测试验证（TDD）的自动化闭环。\n2. 编排与决策：基于 ReAct 范式构建 Agent 核心逻辑，通过 Prompt Engineering 与思维链（CoT）优化，提升 Agent 在复杂研发场景下的规划与问题解决能力。\n3. 基础设施：利用 MCP (Model Context Protocol) 标准化 Agent 与研发工具链（Git.lab/Jira/Sonar）的连接，搭建代码执行沙箱（Sandbox），确保 Agent 生成代码的安全试运行。\n4. 后端工程：基于 Python + FastAPI + MongoDB + Redis 技术栈，构建高可用 Agent 服务端，处理长时任务调度及多轮对话的状态管理。\n5. 工程实践：践行 SDD (Spec/Schema Driven Development) 与 TDD 开发模式，确保 Agent 输出的代码符合工程标准与业务规范。\n1. 基础背景：计算机相关专业本科及以上，5 年以上后端开发经验，至少 1 年 AI 应用/Agent 开发经验。\n2. 核心栈：精通 Python 编程，熟练掌握 FastAPI/Flask 框架，具备 MongoDB 和 Redis 的高性能设计与调优经验。\n3. Agent 技术：深刻理解 LLM 原理，熟悉 Cluade Code / Open Code / Open Claw / LangChain 等框架\n4. 领域知识：熟悉 AST（抽象语法树）、静态代码分析原理，了解 CI/CD 流水线与 DevOps 常用工具。\n5. 综合素质：具备良好的系统架构能力，能从安全性、可观测性角度构建企业级 Agent 应用。\n\n加分项\n1. 有研发效能平台、自动化测试工具开发经验。\n2. 深入理解 MCP 协议，有开发 Server 端连接本地或云端研发资源经验者优先。\n3. 熟悉安全沙箱技术（如 Dock.er、gVisor、E2B），有代码解释器（Code Interpreter）开发经验。\n4. 有知识工程、上下文工程等的实战落地经验。",
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