主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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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"job": {
"job_title": "AI 应用工程师（算法工程方向）",
"job_level": "未披露",AI生成
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"location": "广州市",
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"job_category": "人工智能"AI生成
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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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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "我们正在寻找有经验的AI应用工程师，负责设计、开发和优化基于大语言模型的AI应用基础能力。您将参与从能力设计、实验验证到生产落地的完整开发流程，重点围绕 Agent Infra、可观测、评测、模型智能路由、全模态知识库等方向，建设可复用、可评测、可观测、可持续优化的 Agent Infra 基础能力体系。\n\n主要职责\n• 负责 Agent Infra 相关实验框架与 Harness Engineering 能力调研与建设，提升 Agent 能力迭代效率和结果质量\n• 负责建设面向 Agent 的评测与可观测体系，覆盖 Agent 效果、召回质量、工具调用成功率、时延、成本等关键指标，推动形成问题发现、分析定位、策略优化、评测验证、上线发布、线上观测的迭代闭环\n• 负责模型智能路由与推理策略优化，结合任务类型、效果要求、响应时延和成本约束，设计并实现模型选择、降级、回退、重试等策略\n• 负责全模态知识库系统的设计与优化，支持文本、图像、表格、文档等多类型数据的解析、召回、重排与 Agentic RAG 能力建设\n• 与产品、业务和工程团队协作，将相关基础能力沉淀为可复用的平台能力或服务模块，支撑多个业务场景的接入与落地\n• 持续关注 Agent Infra 及相关方向的最新进展，并结合业务需求推动技术落地",
"requirements_text": "• 计算机科学或相关领域本科及以上学历，有机器学习、自然语言处理、信息检索等相关背景者优先\n• 3年以上算法或开发经验，有生成式AI应用、Agent 系统、知识库或其他 LLM 基础设施开发经验者优先\n• 熟悉常见 Agent 框架、CLI，如 ClaudeCode、OpenClaw 等的实现机制与优化方法者优先\n• 熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流 AI 模型服务商的 API，了解不同模型在效果、时延、成本及多模态能力方面的差异\n• 熟练掌握 Python 或 TypeScript 至少一种语言，熟练掌握 SQL，具有 Web 框架使用经验，熟悉 Linux 环境，能够在 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\n• 具备良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神，具备较强的学习能力和主动性",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "计算机科学或相关领域本科及以上学历，有机器学习、自然语言处理、信息检索等相关背景者优先；3年以上算法或开发经验，有生成式AI应用、Agent 系统、知识库或其他 LLM 基础设施开发经验者优先；熟悉常见 Agent 框架、CLI，如 ClaudeCode、OpenClaw 等的实现机制与优化方法者优先",
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"fulltext": "AI 应用工程师（算法工程方向）\n职位描述\n我们正在寻找有经验的AI应用工程师，负责设计、开发和优化基于大语言模型的AI应用基础能力。您将参与从能力设计、实验验证到生产落地的完整开发流程，重点围绕 Agent Infra、可观测、评测、模型智能路由、全模态知识库等方向，建设可复用、可评测、可观测、可持续优化的 Agent Infra 基础能力体系。\n\n主要职责\n• 负责 Agent Infra 相关实验框架与 Harness Engineering 能力调研与建设，提升 Agent 能力迭代效率和结果质量\n• 负责建设面向 Agent 的评测与可观测体系，覆盖 Agent 效果、召回质量、工具调用成功率、时延、成本等关键指标，推动形成问题发现、分析定位、策略优化、评测验证、上线发布、线上观测的迭代闭环\n• 负责模型智能路由与推理策略优化，结合任务类型、效果要求、响应时延和成本约束，设计并实现模型选择、降级、回退、重试等策略\n• 负责全模态知识库系统的设计与优化，支持文本、图像、表格、文档等多类型数据的解析、召回、重排与 Agentic RAG 能力建设\n• 与产品、业务和工程团队协作，将相关基础能力沉淀为可复用的平台能力或服务模块，支撑多个业务场景的接入与落地\n• 持续关注 Agent Infra 及相关方向的最新进展，并结合业务需求推动技术落地\n\n职位要求\n• 计算机科学或相关领域本科及以上学历，有机器学习、自然语言处理、信息检索等相关背景者优先\n• 3年以上算法或开发经验，有生成式AI应用、Agent 系统、知识库或其他 LLM 基础设施开发经验者优先\n• 熟悉常见 Agent 框架、CLI，如 ClaudeCode、OpenClaw 等的实现机制与优化方法者优先\n• 熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流 AI 模型服务商的 API，了解不同模型在效果、时延、成本及多模态能力方面的差异\n• 熟练掌握 Python 或 TypeScript 至少一种语言，熟练掌握 SQL，具有 Web 框架使用经验，熟悉 Linux 环境，能够在 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\n• 具备良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神，具备较强的学习能力和主动性\n我们正在寻找有经验的AI应用工程师，负责设计、开发和优化基于大语言模型的AI应用基础能力。您将参与从能力设计、实验验证到生产落地的完整开发流程，重点围绕 Agent Infra、可观测、评测、模型智能路由、全模态知识库等方向，建设可复用、可评测、可观测、可持续优化的 Agent Infra 基础能力体系。\n\n主要职责\n• 负责 Agent Infra 相关实验框架与 Harness Engineering 能力调研与建设，提升 Agent 能力迭代效率和结果质量\n• 负责建设面向 Agent 的评测与可观测体系，覆盖 Agent 效果、召回质量、工具调用成功率、时延、成本等关键指标，推动形成问题发现、分析定位、策略优化、评测验证、上线发布、线上观测的迭代闭环\n• 负责模型智能路由与推理策略优化，结合任务类型、效果要求、响应时延和成本约束，设计并实现模型选择、降级、回退、重试等策略\n• 负责全模态知识库系统的设计与优化，支持文本、图像、表格、文档等多类型数据的解析、召回、重排与 Agentic RAG 能力建设\n• 与产品、业务和工程团队协作，将相关基础能力沉淀为可复用的平台能力或服务模块，支撑多个业务场景的接入与落地\n• 持续关注 Agent Infra 及相关方向的最新进展，并结合业务需求推动技术落地\n• 计算机科学或相关领域本科及以上学历，有机器学习、自然语言处理、信息检索等相关背景者优先\n• 3年以上算法或开发经验，有生成式AI应用、Agent 系统、知识库或其他 LLM 基础设施开发经验者优先\n• 熟悉常见 Agent 框架、CLI，如 ClaudeCode、OpenClaw 等的实现机制与优化方法者优先\n• 熟悉 OpenAI、Anthropic 等主流 AI 模型服务商的 API，了解不同模型在效果、时延、成本及多模态能力方面的差异\n• 熟练掌握 Python 或 TypeScript 至少一种语言，熟练掌握 SQL，具有 Web 框架使用经验，熟悉 Linux 环境，能够在 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\n• 具备良好的服务意识、沟通能力和团队协作精神，具备较强的学习能力和主动性",
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