主分类：Agent系统开发
辅助：大模型与生成式算法研发（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": "大模型应用开发工程师-抖音生态与运营",
"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": "算法"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、重新定义AI时代的运营体系借助大模型能力重构内容理解、作者挖掘、作者培养、趋势洞察等工作模式；设计并实现服务创作者的个性化运营助手Agent，覆盖灵感推荐、创作建议、数据分析、平台变现等业务场景，将人工运营的经验与最佳实践转化为可规模化的智能服务能力；\n2、探索下一代AI驱动的热点资讯平台构建面向抖音用户的、由AI驱动的资讯全链路——从热点发现、内容生产、个性化分发到深度追踪；攻克内容完整性、真实权威性、质量把控、发布时效性等挑战，用AI重塑资讯体验，打造全网最具深度和时效的资讯平台；\n3、构建面向复杂场景的Agent核心基建设计并落地面向复杂业务场景的Agent架构，在意图理解、Agent Loop、RAG检索增强、长期记忆、模型微调、效果评测等模块上持续探索最优方案；研发ReAct Agent与Multi-Agent协作机制，让智能体在真实业务中具备规划、推理与自主决策能力；\n4、打造AI原生的一站式研发平台构建面向抖音B端平台的一站式智能构建工具，深度结合AICoding与平台特性，在数据模型、接口协议、前端组件、跨平台一致性等关键模块上实现突破，推动团队从\"手工开发\"向\"智能装配\"转型，实现整体架构统一与研发效率的极速提升；\n5、大模型领域适配与前沿探索根据业务场景需求开展大模型的定制化训练与对齐优化：运用LoRA/QLoRA构建业务专用模型，通过DPO/GRPO等对齐技术提升输出质量，探索RLHF在运营场景中的最佳实践；持续追踪AI前沿技术动态，将最新研究成果快速转化为业务能力。",
"requirements_text": "1、基础要求：\n1）计算机相关专业本科及以上学历，具备大语言模型应用开发经验；\n2）具备优秀的数据敏感度与逻辑思维能力，能够针对业务问题构建分析框架，将数据转化为可量化的洞察；\n3）强烈的学习热情与技术好奇心，紧跟LLM技术前沿，积极探索AI在业务场景中的创新应用；\n4）有主人翁意识，责任心强，具备良好的团队协作能力；\n2、加分项（具备以下任一经验优先）：\n1）Agent架构实战：深入理解多轮对话、指令遵循、Function Call、RAG、记忆机制、Multi-Agent等核心模块，有实际业务落地经验；\n2）AI开发框架：熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流框架，有从0到1构建AI应用的项目经验；\n3）模型训练与对齐：熟悉LoRA/QLoRA微调技术及DPO/GRPO等对齐方法，有模型训练实践经验；\n4）全栈工程能力：具备前后端开发能力，能独立完成从模型集成到产品交付的完整链路。",
"skills": [AI生成
"模型训练",
"团队协作",
"逻辑思维",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "2、加分项（具备以下任一经验优先）：",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7612936075686627637/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7612936075686627637",
"post_date": "2026-03-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7612936075686627637/detail"
},
"fulltext": "大模型应用开发工程师-抖音生态与运营\n职位描述\n1、重新定义AI时代的运营体系借助大模型能力重构内容理解、作者挖掘、作者培养、趋势洞察等工作模式；设计并实现服务创作者的个性化运营助手Agent，覆盖灵感推荐、创作建议、数据分析、平台变现等业务场景，将人工运营的经验与最佳实践转化为可规模化的智能服务能力；\n2、探索下一代AI驱动的热点资讯平台构建面向抖音用户的、由AI驱动的资讯全链路——从热点发现、内容生产、个性化分发到深度追踪；攻克内容完整性、真实权威性、质量把控、发布时效性等挑战，用AI重塑资讯体验，打造全网最具深度和时效的资讯平台；\n3、构建面向复杂场景的Agent核心基建设计并落地面向复杂业务场景的Agent架构，在意图理解、Agent Loop、RAG检索增强、长期记忆、模型微调、效果评测等模块上持续探索最优方案；研发ReAct Agent与Multi-Agent协作机制，让智能体在真实业务中具备规划、推理与自主决策能力；\n4、打造AI原生的一站式研发平台构建面向抖音B端平台的一站式智能构建工具，深度结合AICoding与平台特性，在数据模型、接口协议、前端组件、跨平台一致性等关键模块上实现突破，推动团队从\"手工开发\"向\"智能装配\"转型，实现整体架构统一与研发效率的极速提升；\n5、大模型领域适配与前沿探索根据业务场景需求开展大模型的定制化训练与对齐优化：运用LoRA/QLoRA构建业务专用模型，通过DPO/GRPO等对齐技术提升输出质量，探索RLHF在运营场景中的最佳实践；持续追踪AI前沿技术动态，将最新研究成果快速转化为业务能力。\n\n职位要求\n1、基础要求：\n1）计算机相关专业本科及以上学历，具备大语言模型应用开发经验；\n2）具备优秀的数据敏感度与逻辑思维能力，能够针对业务问题构建分析框架，将数据转化为可量化的洞察；\n3）强烈的学习热情与技术好奇心，紧跟LLM技术前沿，积极探索AI在业务场景中的创新应用；\n4）有主人翁意识，责任心强，具备良好的团队协作能力；\n2、加分项（具备以下任一经验优先）：\n1）Agent架构实战：深入理解多轮对话、指令遵循、Function Call、RAG、记忆机制、Multi-Agent等核心模块，有实际业务落地经验；\n2）AI开发框架：熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流框架，有从0到1构建AI应用的项目经验；\n3）模型训练与对齐：熟悉LoRA/QLoRA微调技术及DPO/GRPO等对齐方法，有模型训练实践经验；\n4）全栈工程能力：具备前后端开发能力，能独立完成从模型集成到产品交付的完整链路。\n1、重新定义AI时代的运营体系借助大模型能力重构内容理解、作者挖掘、作者培养、趋势洞察等工作模式；设计并实现服务创作者的个性化运营助手Agent，覆盖灵感推荐、创作建议、数据分析、平台变现等业务场景，将人工运营的经验与最佳实践转化为可规模化的智能服务能力；\n2、探索下一代AI驱动的热点资讯平台构建面向抖音用户的、由AI驱动的资讯全链路——从热点发现、内容生产、个性化分发到深度追踪；攻克内容完整性、真实权威性、质量把控、发布时效性等挑战，用AI重塑资讯体验，打造全网最具深度和时效的资讯平台；\n3、构建面向复杂场景的Agent核心基建设计并落地面向复杂业务场景的Agent架构，在意图理解、Agent Loop、RAG检索增强、长期记忆、模型微调、效果评测等模块上持续探索最优方案；研发ReAct Agent与Multi-Agent协作机制，让智能体在真实业务中具备规划、推理与自主决策能力；\n4、打造AI原生的一站式研发平台构建面向抖音B端平台的一站式智能构建工具，深度结合AICoding与平台特性，在数据模型、接口协议、前端组件、跨平台一致性等关键模块上实现突破，推动团队从\"手工开发\"向\"智能装配\"转型，实现整体架构统一与研发效率的极速提升；\n5、大模型领域适配与前沿探索根据业务场景需求开展大模型的定制化训练与对齐优化：运用LoRA/QLoRA构建业务专用模型，通过DPO/GRPO等对齐技术提升输出质量，探索RLHF在运营场景中的最佳实践；持续追踪AI前沿技术动态，将最新研究成果快速转化为业务能力。\n1、基础要求：\n1）计算机相关专业本科及以上学历，具备大语言模型应用开发经验；\n2）具备优秀的数据敏感度与逻辑思维能力，能够针对业务问题构建分析框架，将数据转化为可量化的洞察；\n3）强烈的学习热情与技术好奇心，紧跟LLM技术前沿，积极探索AI在业务场景中的创新应用；\n4）有主人翁意识，责任心强，具备良好的团队协作能力；\n2、加分项（具备以下任一经验优先）：\n1）Agent架构实战：深入理解多轮对话、指令遵循、Function Call、RAG、记忆机制、Multi-Agent等核心模块，有实际业务落地经验；\n2）AI开发框架：熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流框架，有从0到1构建AI应用的项目经验；\n3）模型训练与对齐：熟悉LoRA/QLoRA微调技术及DPO/GRPO等对齐方法，有模型训练实践经验；\n4）全栈工程能力：具备前后端开发能力，能独立完成从模型集成到产品交付的完整链路。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T010"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}