{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "Agent Infra",
        "job_level": "初级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京·朝阳区·三里屯",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI平台基础设施研发工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "加和科技",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "100-499人",
        "company_website": "未披露",
        "company_description": "加和科技(AddNewer)是一家专业发掘C端数据价值的营销技术公司。公司的核心目标是通过发掘C端大数据，提升品牌主的营销效率，构建一系列智能营销产品，核心产品ReachMax在程序化广告服务领域，创新产品DataMax在数据采集与跨域营销领域，均有突出表现。\n\n公司的愿景是将C端大数据无缝集成到品牌营销的全过程，全面支持企业营销部门，让智能营销普及至每一个营销人员。具体应用场景包括品类洞察、市场度量、增长分析、推广计划制定、广告投放管理以及营销效果评估等。公司持续构建\"C端大数据通路\"，已经与中国TOP50的APP建立了紧密合作关系，目前服务已覆盖全量在线设备ID。在行业内，加和已获得广泛认可和荣誉，是广告监测SDK标准的三家服务商之一，并成功推动数十个知名APP在消费者协议中，将“加和（北京）信息科技有限公司〞纳入第三方数据共享合作伙伴列表。企业客户遍布多个行业，与多家世界500强企业建立了长期的战略合作伙伴关系。\n\n自2014年成立以来，已获得“专精特新”和“高新技术企业”等荣誉，并拥有31项专利申请及48项软件著作权。\n公司在中国率先实施视频媒体的程序化定量返还（PDB），并在2016年完成A轮融资，投资者包括华映资本和数智匠人。2019年，公司加入MMA China并担任“广告程序化协议小组组长”，进一步巩固行业地位。2020年，公司在用友产业投基金的领投和澄志创投的跟投下完成B轮融资，为未来发展提供了新动力。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 12000,
            "max": 18000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "结婚生子礼金 | 交通补助 | 零食下午茶 | 生日礼金 | 加班补助 | 定期体检 | 通讯补贴 | 带薪年假 | 节日福利 | 股票期权 | 年终奖 | 五险一金"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 1,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1. 负责公司云原生基础设施 的设计、建设与持续演进,支撑 ToC 业务的高并发、高可用与快速迭代;\n2. 参与系统整体 架构设计与技术选型,从 Dev → CI/CD → Runtime → Observability 的全链路视⻆进行优化;\n3. 设计并落地 容器化与 Kubernetes 平台,包括集群规划、资源调度、弹性伸缩、发布策略与稳定性保障;\n4. 建设和维护 持续交付体系(CI/CD),基于 Argo CD 等 GitOps 工具实现自动化发布与回滚;\n5. 推进 Service Mesh / 云原生应用架构 实践,使用 Istio、Dapr 等组件提升系统治理与服务能力;\n6. 支撑 AI / Agent 相关服务的基础设施建设,包括推理服务、工具调用服务、状态存储、任务编排等运行环境;\n7. 负责 AI 推理服务与 Agent Runtime 的部署、运维与性能调优,在稳定性、延迟与成本之间做工程化权衡;\n8. 构建和完善 可观测性体系,覆盖 Metrics / Logs / Traces,支撑 AI 服务与 Agent 系统的可观测与可运维;\n9. 与研发团队深度协作,推动 DevOps、SRE、平台工程、AI Infra 等工程文化落地",
        "requirements_text": "基础能力\n1、精通 Linux / 网络 / 分布式系统基础\n2、熟练使用 Python、Golang,具备工程级编码能力\n3、具备良好的 架构思维,能从系统整体出发设计可演进的技术方案\n4、有 ToC 业务经验,理解高并发、稳定性、用户体验与成本控制\n云原生 & 平台能力\n1、精通 Docker、Kubernetes,熟悉集群架构、调度原理及核心组件\n2、有 Istio、Argo CD、Dapr 等云原生生态组件的实际落地经验\n3、熟悉 GitOps、蓝绿发布、金丝雀发布、灰度发布 等发布策略\n4、具备平台化思维,能将基础设施能力抽象为可复用的平台服务\n云平台经验\n1、熟悉 AWS / 阿里云 至少一种主流云平台\n(EKS / ACK、VPC、LB、对象存储、IAM、监控、成本治理等)\n2、有多环境(dev / staging / prod)管理经验\nAI / Agent & 新技术能力\n1、对 AI Agent 有一定理解,了解其基本组成与运行模式,例如:LLM + Tool Calling、多步骤任务执行 / 状态管理、Agent Runtime / Orchestration 的基本概念;\n2、有 AI Coding 使用经验,能利用大模型提升研发与运维效率\n3、熟悉 模型推理服务的部署与调优(并发、延迟、吞吐、资源与成本优化)\n4、对新技术保持强烈好奇心,具备快速学习与工程化落地能力\n可观测性 & 稳定性\n1、有完整的 可观测性体系建设经验,熟练使用:Prometheus / Grafana(指标)、Loki(日志)、Jaeger(链路追踪)\n2、具备线上故障排查、性能分析、容量规划与稳定性治理经验\n加分项\n1、有 AI Agent 平台 / Agent Infra / Agent Sandbox 相关经验\n2、参与过 Agent 执行环境、代码执行沙箱、浏览器或系统操作类 Agent 的支撑工作\n3、有 SRE / 平台工程 / Internal Developer Platform 实践经验\n4、熟悉 Terraform / Pulumi 等 IaC 工具\n5、参与过开源项目,或在技术社区有持续输出\n我们能提供\n1、真实复杂的问题,而不是“只写 YAML 的 DevOps”\n2、深度参与 架构与基础设施决策 的空间\n3、深度参与 架构与基础设施决策 的空间\n4、云原生 × AI × Agent Infra 的一线实践场景\n5、技术导向、尊重工程师判断力的团队氛围\n由于目前业务处于快速商业化落地阶段,所以本岗位为大小休,工作时间10:00-22:00,日常会有所加班,除非遇到紧急情况,否则晚上加班不得超过晚上10点,能接受再进行投递",
        "skills": [AI生成
            "Agent系统构建",
            "Linux/DevOps/CI-CD",
            "Workflow与任务编排",
            "云平台与云计算",
            "分布式/微服务系统设计",
            "大模型原理与能力边界",
            "实施交付与验收",
            "工具调用/MCP",
            "快速学习与自驱",
            "技术可行性与系统架构",
            "用户研究与体验优化",
            "编程与代码实现",
            "调试排障与技术支持",
            "部署上线与环境配置"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项",
        "job_highlights": "1-3年 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "李诗芸",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/535bb217e44d38440nF62Ni_GFpV.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "535bb217e44d38440nF62Ni_GFpV",
        "post_date": "",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260915",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/535bb217e44d38440nF62Ni_GFpV.html"
    },
    "fulltext": "Agent\n运维\n集群运维\n自动化运维\n运维架构师\n运维开发\nSandbox\n岗位职责\n1. 负责公司云原⽣基础设施 的设计、建设与持续演进，⽀撑 ToC 业务的⾼并发、⾼可⽤与快速迭代；\n2. 参与系统整体 架构设计与技术选型，从 Dev → CI/CD → Runtime → Observability 的全链路视⻆进⾏优化；\n3. 设计并落地 容器化与 Kubernetes 平台，包括集群规划、资源调度、弹性伸缩、发布策略与稳定性保障；\n4. 建设和维护 持续交付体系（CI/CD），基于 Argo CD 等 GitOps ⼯具实现⾃动化发布与回滚；\n5. 推进 Service Mesh / 云原⽣应⽤架构 实践，使⽤ Istio、Dapr 等组件提升系统治理与服务能⼒；\n6. ⽀撑 AI / Agent 相关服务的基础设施建设，包括推理服务、⼯具调⽤服务、状态存储、任务编排等运行环境；\n7. 负责 AI 推理服务与 Agent Runtime 的部署、运维与性能调优，在稳定性、延迟与成本之间做⼯程化权衡；\n8. 构建和完善 可观测性体系，覆盖 Metrics / Logs / Traces，⽀撑 AI 服务与 Agent 系统的可观测与可运维；\n9. 与研发团队深度协作，推动 DevOps、SRE、平台⼯程、AI Infra 等⼯程⽂化落地\n任职要求\n基础能⼒\n1、精通 Linux / ⽹络 / 分布式系统基础\n2、熟练使⽤ Python、Golang，具备⼯程级编码能⼒\n3、具备良好的 架构思维，能从系统整体出发设计可演进的技术⽅案\n4、有 ToC 业务经验，理解⾼并发、稳定性、⽤户体验与成本控制\n云原⽣ & 平台能⼒\n1、精通 Docker、Kubernetes，熟悉集群架构、调度原理及核⼼组件\n2、有 Istio、Argo CD、Dapr 等云原⽣⽣态组件的实际落地经验\n3、熟悉 GitOps、蓝绿发布、⾦丝雀发布、灰度发布 等发布策略\n4、具备平台化思维，能将基础设施能⼒抽象为可复⽤的平台服务\n云平台经验\n1、熟悉 AWS / 阿⾥云 ⾄少⼀种主流云平台\n（EKS / ACK、VPC、LB、对象存储、IAM、监控、成本治理等）\n2、有多环境（dev / staging / prod）管理经验\nAI / Agent & 新技术能⼒\n1、对 AI Agent 有⼀定理解，了解其基本组成与运行模式，例如：LLM + Tool Calling、多步骤任务执⾏ / 状态管理、Agent Runtime / Orchestration 的基本概念；\n2、有 AI Coding 使⽤经验，能利⽤⼤模型提升研发与运维效率\n3、熟悉 模型推理服务的部署与调优（并发、延迟、吞吐、资源与成本优化）\n4、对新技术保持强烈好奇⼼，具备快速学习与⼯程化落地能⼒\n可观测性 & 稳定性\n1、有完整的 可观测性体系建设经验，熟练使⽤：Prometheus / Grafana（指标）、Loki（日志）、Jaeger（链路追踪）\n2、具备线上故障排查、性能分析、容量规划与稳定性治理经验\n加分项\n1、有 AI Agent 平台 / Agent Infra / Agent Sandbox 相关经验\n2、参与过 Agent 执行环境、代码执⾏沙箱、浏览器或系统操作类 Agent 的⽀撑⼯作\n3、有 SRE / 平台⼯程 / Internal Developer Platform 实践经验\n4、熟悉 Terraform / Pulumi 等 IaC ⼯具\n5、参与过开源项⽬，或在技术社区有持续输出\n我们能提供\n1、真实复杂的问题，⽽不是“只写 YAML 的 DevOps”\n2、深度参与 架构与基础设施决策 的空间\n3、深度参与 架构与基础设施决策 的空间\n4、云原⽣ × AI × Agent Infra 的⼀线实践场景\n5、技术导向、尊重⼯程师判断⼒的团队氛围\n由于目前业务处于快速商业化落地阶段，所以本岗位为大⼩休，工作时间10：00-22：00，日常会有所加班，除非遇到紧急情况，否则晚上加班不得超过晚上10点，能接受再进行投递"
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