主分类：AI模型评测工程
辅助：Agent系统开发（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 Agent效果优化工程师-Aime",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"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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"degree": "硕士学位及以上",
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"responsibilities": "1、深度参与Aime的场景落地与效果优化，以评测思想为指导，建立“发现问题-归因分析-策略调优-效果验证”的闭环，为Aime在各业务场景的最终效果负责；\n2、基于复杂业务场景构建高覆盖、高区分度的评测数据集与验收标准，不仅定义模型/Agent的“好坏”，更要精准定位其在意图理解、任务规划、工具调用等环节的负面案例根因；\n3、结合多样的效果衡量手段开展高频效果实验，通过精调Prompt、重构Workflow编排、优化RAG检索策略等方式实现复杂多任务场景性能指标快速提升；深入分析Agent产品日常运转效果，将提炼的优化结论直接转化为可落地的技术方案（如增强系统Prompt、优化API描述、增加容错逻辑等）；\n4、持续追踪并深度拆解行业主流Agent产品，开展横向效果对比，不仅评估优劣，更要敏锐洞察产品在效果优化上的底层逻辑与前沿玩法，将其转化为Aime的效果提升策略；\n5、沉淀Agent场景效果优化方法论，主动发现当前效果衡量与调优手段的盲区，持续迭代评估标准与优化链路，推动团队Agent综合能力持续保持业内领先。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，有大模型/LLM/Agent开发/评测、Prompt Engineering、RAG效果优化、对话系统调优相关经验优先；\n2、聪明、学习能力强，能快速理解复杂Agent逻辑与业务场景，具备的逻辑思维与问题归因（Root Cause Analysis）能力，主动思考远多于被动执行；\n3、自驱和执行力，追结果、不设限，对高质量有执念，对疑难负面案例死磕到底；\n4、具备扎实的评测集构建与数据分析能力，能从海量数据中敏锐捕捉共性问题，并具备直接动手调优（如改写Prompt、调整工作流参数等）解决真问题的能力；\n5、具备出色的产品观察与分析感知，对AI Agent赛道的行业动态保持高度热情，能熟练拆解并“逆向工程”市面优秀Agent产品的效果实现机制，知其然更知其所以然；\n6、熟悉主流大模型生态，有扎实的代码功底；有自动化评测工具开发、模型调用或API调试经验者优先。",
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"大语言模型"
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"fulltext": "AI Agent效果优化工程师-Aime\n职位描述\n1、深度参与Aime的场景落地与效果优化，以评测思想为指导，建立“发现问题-归因分析-策略调优-效果验证”的闭环，为Aime在各业务场景的最终效果负责；\n2、基于复杂业务场景构建高覆盖、高区分度的评测数据集与验收标准，不仅定义模型/Agent的“好坏”，更要精准定位其在意图理解、任务规划、工具调用等环节的负面案例根因；\n3、结合多样的效果衡量手段开展高频效果实验，通过精调Prompt、重构Workflow编排、优化RAG检索策略等方式实现复杂多任务场景性能指标快速提升；深入分析Agent产品日常运转效果，将提炼的优化结论直接转化为可落地的技术方案（如增强系统Prompt、优化API描述、增加容错逻辑等）；\n4、持续追踪并深度拆解行业主流Agent产品，开展横向效果对比，不仅评估优劣，更要敏锐洞察产品在效果优化上的底层逻辑与前沿玩法，将其转化为Aime的效果提升策略；\n5、沉淀Agent场景效果优化方法论，主动发现当前效果衡量与调优手段的盲区，持续迭代评估标准与优化链路，推动团队Agent综合能力持续保持业内领先。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，有大模型/LLM/Agent开发/评测、Prompt Engineering、RAG效果优化、对话系统调优相关经验优先；\n2、聪明、学习能力强，能快速理解复杂Agent逻辑与业务场景，具备的逻辑思维与问题归因（Root Cause Analysis）能力，主动思考远多于被动执行；\n3、自驱和执行力，追结果、不设限，对高质量有执念，对疑难负面案例死磕到底；\n4、具备扎实的评测集构建与数据分析能力，能从海量数据中敏锐捕捉共性问题，并具备直接动手调优（如改写Prompt、调整工作流参数等）解决真问题的能力；\n5、具备出色的产品观察与分析感知，对AI Agent赛道的行业动态保持高度热情，能熟练拆解并“逆向工程”市面优秀Agent产品的效果实现机制，知其然更知其所以然；\n6、熟悉主流大模型生态，有扎实的代码功底；有自动化评测工具开发、模型调用或API调试经验者优先。\n1、深度参与Aime的场景落地与效果优化，以评测思想为指导，建立“发现问题-归因分析-策略调优-效果验证”的闭环，为Aime在各业务场景的最终效果负责；\n2、基于复杂业务场景构建高覆盖、高区分度的评测数据集与验收标准，不仅定义模型/Agent的“好坏”，更要精准定位其在意图理解、任务规划、工具调用等环节的负面案例根因；\n3、结合多样的效果衡量手段开展高频效果实验，通过精调Prompt、重构Workflow编排、优化RAG检索策略等方式实现复杂多任务场景性能指标快速提升；深入分析Agent产品日常运转效果，将提炼的优化结论直接转化为可落地的技术方案（如增强系统Prompt、优化API描述、增加容错逻辑等）；\n4、持续追踪并深度拆解行业主流Agent产品，开展横向效果对比，不仅评估优劣，更要敏锐洞察产品在效果优化上的底层逻辑与前沿玩法，将其转化为Aime的效果提升策略；\n5、沉淀Agent场景效果优化方法论，主动发现当前效果衡量与调优手段的盲区，持续迭代评估标准与优化链路，推动团队Agent综合能力持续保持业内领先。\n1、硕士学位及以上，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，有大模型/LLM/Agent开发/评测、Prompt Engineering、RAG效果优化、对话系统调优相关经验优先；\n2、聪明、学习能力强，能快速理解复杂Agent逻辑与业务场景，具备的逻辑思维与问题归因（Root Cause Analysis）能力，主动思考远多于被动执行；\n3、自驱和执行力，追结果、不设限，对高质量有执念，对疑难负面案例死磕到底；\n4、具备扎实的评测集构建与数据分析能力，能从海量数据中敏锐捕捉共性问题，并具备直接动手调优（如改写Prompt、调整工作流参数等）解决真问题的能力；\n5、具备出色的产品观察与分析感知，对AI Agent赛道的行业动态保持高度热情，能熟练拆解并“逆向工程”市面优秀Agent产品的效果实现机制，知其然更知其所以然；\n6、熟悉主流大模型生态，有扎实的代码功底；有自动化评测工具开发、模型调用或API调试经验者优先。",
"standard_classification": {
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