主分类：Agent系统开发
辅助：AI应用开发（非Agent）（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Coding服务端工程师-字节云",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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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": {
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"degree": "计算机本科学历及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、打造字节云AI Native Development引擎：以Spec Coding为主线，贯通PRD→TRD→Coding→评测→集成测试，让需求从一句话到可评审MR全链路AI生产，人工一键合并；\n2、构建PB级代码/文档RAG知识库，毫秒级语义检索，支撑Agent生成、补全、Review、UT，生产代码采纳率≥50%；\n3、设计异步Agent编排与调度框架，基于事件驱动、云原生弹性扩容，内置MCP/A2A协议，打通多语言、多运行时Agent互操作；\n4、推动AI Native最佳实践在真实业务落地，将发布、灰度、监控、回滚策略嵌入Agent决策闭环，经生产验证实现7x24零事故自动交付。",
"requirements_text": "1、计算机本科学历及以上，5年以上高并发平台研发，主导过10k QPS系统并负责容量规划与灰度策略；\n2、精通Golang/Python/K8s，能写控制器/Operator，熟悉Bazel、Serverless、事件驱动架构；\n3、深入理解LLM应用范式：RAG、Function-Call、Agent编排、RLHF，有生产级落地案例；\n4、具备微服务治理与可观测性经验，SLA99、99%，擅长定位CPU/内存/网络综合性能问题；\n5、横向沟通与项目管理力强，推动排障并按期交付；质量敏感，学习能力强。\n\n加分项\n1、熟悉编译器或静态分析工具（ANTLR/Tree-sitter即可）；\n2、在GitHub提交过Agent相关PR，Star>50更佳；\n3、热衷AI技术和分享，乐于组内外宣讲新知识；\n4、有产品思维，能用数据看板驱动平台迭代。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Golang",
"微服务",
"项目管理",
"学习能力",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "加分项",
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "AI Coding服务端工程师-字节云\n职位描述\n1、打造字节云AI Native Development引擎：以Spec Coding为主线，贯通PRD→TRD→Coding→评测→集成测试，让需求从一句话到可评审MR全链路AI生产，人工一键合并；\n2、构建PB级代码/文档RAG知识库，毫秒级语义检索，支撑Agent生成、补全、Review、UT，生产代码采纳率≥50%；\n3、设计异步Agent编排与调度框架，基于事件驱动、云原生弹性扩容，内置MCP/A2A协议，打通多语言、多运行时Agent互操作；\n4、推动AI Native最佳实践在真实业务落地，将发布、灰度、监控、回滚策略嵌入Agent决策闭环，经生产验证实现7x24零事故自动交付。\n\n职位要求\n1、计算机本科学历及以上，5年以上高并发平台研发，主导过10k QPS系统并负责容量规划与灰度策略；\n2、精通Golang/Python/K8s，能写控制器/Operator，熟悉Bazel、Serverless、事件驱动架构；\n3、深入理解LLM应用范式：RAG、Function-Call、Agent编排、RLHF，有生产级落地案例；\n4、具备微服务治理与可观测性经验，SLA99、99%，擅长定位CPU/内存/网络综合性能问题；\n5、横向沟通与项目管理力强，推动排障并按期交付；质量敏感，学习能力强。\n\n加分项\n1、熟悉编译器或静态分析工具（ANTLR/Tree-sitter即可）；\n2、在GitHub提交过Agent相关PR，Star>50更佳；\n3、热衷AI技术和分享，乐于组内外宣讲新知识；\n4、有产品思维，能用数据看板驱动平台迭代。\n1、打造字节云AI Native Development引擎：以Spec Coding为主线，贯通PRD→TRD→Coding→评测→集成测试，让需求从一句话到可评审MR全链路AI生产，人工一键合并；\n2、构建PB级代码/文档RAG知识库，毫秒级语义检索，支撑Agent生成、补全、Review、UT，生产代码采纳率≥50%；\n3、设计异步Agent编排与调度框架，基于事件驱动、云原生弹性扩容，内置MCP/A2A协议，打通多语言、多运行时Agent互操作；\n4、推动AI Native最佳实践在真实业务落地，将发布、灰度、监控、回滚策略嵌入Agent决策闭环，经生产验证实现7x24零事故自动交付。\n1、计算机本科学历及以上，5年以上高并发平台研发，主导过10k QPS系统并负责容量规划与灰度策略；\n2、精通Golang/Python/K8s，能写控制器/Operator，熟悉Bazel、Serverless、事件驱动架构；\n3、深入理解LLM应用范式：RAG、Function-Call、Agent编排、RLHF，有生产级落地案例；\n4、具备微服务治理与可观测性经验，SLA99、99%，擅长定位CPU/内存/网络综合性能问题；\n5、横向沟通与项目管理力强，推动排障并按期交付；质量敏感，学习能力强。\n\n加分项\n1、熟悉编译器或静态分析工具（ANTLR/Tree-sitter即可）；\n2、在GitHub提交过Agent相关PR，Star>50更佳；\n3、热衷AI技术和分享，乐于组内外宣讲新知识；\n4、有产品思维，能用数据看板驱动平台迭代。",
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