主分类：Agent系统开发
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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "服务端开发负责人",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "有道事业群",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责 Agent 系统、知识库、RAG、Workflow、Tool/Skill 等 AI 应用服务端体系建设，推动模型能力与业务场景深度结合，构建稳定、可扩展的 AI 服务架构；\n2. 负责 AI 产品服务端技术方案设计与核心模块研发，覆盖 Agent Runtime、上下文管理、任务编排、模型接入、工具调用、数据存储、异步任务等关键能力；\n3. 跟踪全球 AI 前沿技术发展趋势，判断新技术的产品价值与落地机会，推动 AI 创新项目从 0 到 1 快速验证和工程化落地；\n4. 负责服务端架构治理、稳定性、性能、成本及研发效能建设，同时建立技术创新机制，提升团队 AI Native 研发能力；\n5. 负责服务端团队建设与人才培养，提升团队在 AI 应用工程、系统架构和快速创新方面的整体能力。",
"requirements_text": "1. 计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上互联网服务端研发经验，有团队管理或技术负责人经验优先；\n2. 扎实的服务端架构能力，熟悉 Java / Go / Python 等至少一种主流服务端技术栈，具备分布式系统、高并发、高可用、缓存、消息队列、数据库等实际项目经验；\n3. 有 AI 应用工程经验，熟悉 LLM、Agent、RAG、Embedding、向量数据库、Workflow、Tool Use / Function Calling、MCP / Skills 等技术体系，有生产环境落地经验优先；\n4. 熟悉大模型应用服务架构，包括模型网关、上下文管理、任务编排、异步任务、流式输出、模型降级、限流熔断、效果监控及成本治理等；\n5. 具备较强的 0→1 技术创新能力，能够快速判断技术方案优劣，通过 Demo / MVP 快速验证新技术与新产品机会，而不是只做成熟业务的工程实现；\n6. 有较强的产品和用户意识，能够从业务目标出发做技术取舍，而不是单纯追求技术复杂度；\n7. 具备较强的技术领导力和跨团队协同能力，能够推动产品、算法、服务端、客户端共同完成复杂 AI 项目落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"分布式系统",
"数据库",
"团队管理",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "1. 计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上互联网服务端研发经验，有团队管理或技术负责人经验优先；3. 有 AI 应用工程经验，熟悉 LLM、Agent、RAG、Embedding、向量数据库、Workflow、Tool Use / Function Calling、MCP / Skills 等技术体系，有生产环境落地经验优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://hr.163.com/job-detail.html?id=76545&lang=zh"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "76545",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://hr.163.com/job-detail.html?id=76545&lang=zh"
},
"fulltext": "服务端开发负责人\n职位描述\n1. 负责 Agent 系统、知识库、RAG、Workflow、Tool/Skill 等 AI 应用服务端体系建设，推动模型能力与业务场景深度结合，构建稳定、可扩展的 AI 服务架构；\n2. 负责 AI 产品服务端技术方案设计与核心模块研发，覆盖 Agent Runtime、上下文管理、任务编排、模型接入、工具调用、数据存储、异步任务等关键能力；\n3. 跟踪全球 AI 前沿技术发展趋势，判断新技术的产品价值与落地机会，推动 AI 创新项目从 0 到 1 快速验证和工程化落地；\n4. 负责服务端架构治理、稳定性、性能、成本及研发效能建设，同时建立技术创新机制，提升团队 AI Native 研发能力；\n5. 负责服务端团队建设与人才培养，提升团队在 AI 应用工程、系统架构和快速创新方面的整体能力。\n\n职位要求\n1. 计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上互联网服务端研发经验，有团队管理或技术负责人经验优先；\n2. 扎实的服务端架构能力，熟悉 Java / Go / Python 等至少一种主流服务端技术栈，具备分布式系统、高并发、高可用、缓存、消息队列、数据库等实际项目经验；\n3. 有 AI 应用工程经验，熟悉 LLM、Agent、RAG、Embedding、向量数据库、Workflow、Tool Use / Function Calling、MCP / Skills 等技术体系，有生产环境落地经验优先；\n4. 熟悉大模型应用服务架构，包括模型网关、上下文管理、任务编排、异步任务、流式输出、模型降级、限流熔断、效果监控及成本治理等；\n5. 具备较强的 0→1 技术创新能力，能够快速判断技术方案优劣，通过 Demo / MVP 快速验证新技术与新产品机会，而不是只做成熟业务的工程实现；\n6. 有较强的产品和用户意识，能够从业务目标出发做技术取舍，而不是单纯追求技术复杂度；\n7. 具备较强的技术领导力和跨团队协同能力，能够推动产品、算法、服务端、客户端共同完成复杂 AI 项目落地。\n1. 负责 Agent 系统、知识库、RAG、Workflow、Tool/Skill 等 AI 应用服务端体系建设，推动模型能力与业务场景深度结合，构建稳定、可扩展的 AI 服务架构；\n2. 负责 AI 产品服务端技术方案设计与核心模块研发，覆盖 Agent Runtime、上下文管理、任务编排、模型接入、工具调用、数据存储、异步任务等关键能力；\n3. 跟踪全球 AI 前沿技术发展趋势，判断新技术的产品价值与落地机会，推动 AI 创新项目从 0 到 1 快速验证和工程化落地；\n4. 负责服务端架构治理、稳定性、性能、成本及研发效能建设，同时建立技术创新机制，提升团队 AI Native 研发能力；\n5. 负责服务端团队建设与人才培养，提升团队在 AI 应用工程、系统架构和快速创新方面的整体能力。\n1. 计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上互联网服务端研发经验，有团队管理或技术负责人经验优先；\n2. 扎实的服务端架构能力，熟悉 Java / Go / Python 等至少一种主流服务端技术栈，具备分布式系统、高并发、高可用、缓存、消息队列、数据库等实际项目经验；\n3. 有 AI 应用工程经验，熟悉 LLM、Agent、RAG、Embedding、向量数据库、Workflow、Tool Use / Function Calling、MCP / Skills 等技术体系，有生产环境落地经验优先；\n4. 熟悉大模型应用服务架构，包括模型网关、上下文管理、任务编排、异步任务、流式输出、模型降级、限流熔断、效果监控及成本治理等；\n5. 具备较强的 0→1 技术创新能力，能够快速判断技术方案优劣，通过 Demo / MVP 快速验证新技术与新产品机会，而不是只做成熟业务的工程实现；\n6. 有较强的产品和用户意识，能够从业务目标出发做技术取舍，而不是单纯追求技术复杂度；\n7. 具备较强的技术领导力和跨团队协同能力，能够推动产品、算法、服务端、客户端共同完成复杂 AI 项目落地。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T002"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}