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": "Agent策略工程师-豆包爱学",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "研发"AI生成
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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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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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责Flow内业务的Agent技术研发和架构设计，探索更先进的Agent范式，引领行业技术发展；\n2、参与制定评测标准，构建Agent评估体系，通过Context Engineering等优化方式进行策略效果调优；\n3、探索和制定AI应用的模型交互协议，打造内容丰富、互动性强的产品体验；\n4、参与AI产品创新，和产品讨论想法，孵化项目，做好技术路线的决策，解决项目中的技术难题。",
"requirements_text": "1、计算机基础扎实，有服务端研发经验；\n2、熟悉LLM技术原理与应用方法，深入理解Agent相关技术方法（如多智能体、RAG、Memory），有相关实践经验；\n3、熟练掌握Context Engineering，具备Agent策略优化的实践经验，有模型训练经验者加分；\n4、有良好的产品思维，能够主动思考并探索产品创新；\n5、对AI技术和应用有浓厚兴趣，能持续追踪业内最新技术进展，能快速理解和复现相关技术应用。",
"skills": [AI生成
"模型训练",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"fulltext": "Agent策略工程师-豆包爱学\n职位描述\n1、负责Flow内业务的Agent技术研发和架构设计，探索更先进的Agent范式，引领行业技术发展；\n2、参与制定评测标准，构建Agent评估体系，通过Context Engineering等优化方式进行策略效果调优；\n3、探索和制定AI应用的模型交互协议，打造内容丰富、互动性强的产品体验；\n4、参与AI产品创新，和产品讨论想法，孵化项目，做好技术路线的决策，解决项目中的技术难题。\n\n职位要求\n1、计算机基础扎实，有服务端研发经验；\n2、熟悉LLM技术原理与应用方法，深入理解Agent相关技术方法（如多智能体、RAG、Memory），有相关实践经验；\n3、熟练掌握Context Engineering，具备Agent策略优化的实践经验，有模型训练经验者加分；\n4、有良好的产品思维，能够主动思考并探索产品创新；\n5、对AI技术和应用有浓厚兴趣，能持续追踪业内最新技术进展，能快速理解和复现相关技术应用。\n1、负责Flow内业务的Agent技术研发和架构设计，探索更先进的Agent范式，引领行业技术发展；\n2、参与制定评测标准，构建Agent评估体系，通过Context Engineering等优化方式进行策略效果调优；\n3、探索和制定AI应用的模型交互协议，打造内容丰富、互动性强的产品体验；\n4、参与AI产品创新，和产品讨论想法，孵化项目，做好技术路线的决策，解决项目中的技术难题。\n1、计算机基础扎实，有服务端研发经验；\n2、熟悉LLM技术原理与应用方法，深入理解Agent相关技术方法（如多智能体、RAG、Memory），有相关实践经验；\n3、熟练掌握Context Engineering，具备Agent策略优化的实践经验，有模型训练经验者加分；\n4、有良好的产品思维，能够主动思考并探索产品创新；\n5、对AI技术和应用有浓厚兴趣，能持续追踪业内最新技术进展，能快速理解和复现相关技术应用。",
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