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": "数据智能算法工程师-抖音电商",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"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": {
"salary_range": {
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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": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责大数据智能Agent的架构设计与研发,深度参与Agent的规划、记忆、工具使用等核心能力的构建与实现;\n2、主导Agent核心能力与工作流的编排,将RAG、Tool Use、上下文管理等关键技术与大数据场景深度融合,为复杂任务提供精准、高效的自动化解决方案(如需求理解、智能SQL生成、自动发布、自动运维等);\n3、推动大模型应用落地,探索包括RAG-QA机器人、数据洞察机器人、AI Coding等在真实场景的应用价值,并基于评估体系实现应用效果的持续迭代;\n4、与产品、算法、研发及用户紧密合作,将前沿的Agent技术转化为实际的产品价值;关注并引入业界先进理念与实践,保持团队在Agent领域的技术领先性。",
"requirements_text": "1、计算机、软件工程、LLM等相关专业,本科及以上学历;\n2、LLM应用工程能力:熟悉RAG架构和实现,有检索实践经验;熟悉Prompt工程与Tool Use,理解其在Agent任务拆解与执行中的作用;具备良好的Python开发能力,能灵活运用于Skill等脚本开发;有模型服务集成、推理性能与可靠性优化经验的优先;有扎实的深度学习技术基础,熟悉深度学习训练框架(PyTorch/Huggingface),了解常见大语言模型、Embedding架构和训练方法优先;\n3、大数据体系认知:对大数据技术体系有基础认识或实践经验,包括但不限于存储与计算(如Hadoop,Spark,Flink,Hive,Presto/Trino)、工作流调度(如Airflow,DolphinScheduler)、元数据管理与数据治理等;\n4、优秀的问题分析能力和解决问题能力,以及良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"PyTorch",
"深度学习",
"数据治理",
"可靠性",
"解决问题",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "有模型服务集成、推理性能与可靠性优化经验的优先;有扎实的深度学习技术基础,熟悉深度学习训练框架(PyTorch/Huggingface),了解常见大语言模型、Embedding架构和训练方法优先",
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"posting": {
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"fulltext": "数据智能算法工程师-抖音电商\n职位描述\n1、负责大数据智能Agent的架构设计与研发,深度参与Agent的规划、记忆、工具使用等核心能力的构建与实现;\n2、主导Agent核心能力与工作流的编排,将RAG、Tool Use、上下文管理等关键技术与大数据场景深度融合,为复杂任务提供精准、高效的自动化解决方案(如需求理解、智能SQL生成、自动发布、自动运维等);\n3、推动大模型应用落地,探索包括RAG-QA机器人、数据洞察机器人、AI Coding等在真实场景的应用价值,并基于评估体系实现应用效果的持续迭代;\n4、与产品、算法、研发及用户紧密合作,将前沿的Agent技术转化为实际的产品价值;关注并引入业界先进理念与实践,保持团队在Agent领域的技术领先性。\n\n职位要求\n1、计算机、软件工程、LLM等相关专业,本科及以上学历;\n2、LLM应用工程能力:熟悉RAG架构和实现,有检索实践经验;熟悉Prompt工程与Tool Use,理解其在Agent任务拆解与执行中的作用;具备良好的Python开发能力,能灵活运用于Skill等脚本开发;有模型服务集成、推理性能与可靠性优化经验的优先;有扎实的深度学习技术基础,熟悉深度学习训练框架(PyTorch/Huggingface),了解常见大语言模型、Embedding架构和训练方法优先;\n3、大数据体系认知:对大数据技术体系有基础认识或实践经验,包括但不限于存储与计算(如Hadoop,Spark,Flink,Hive,Presto/Trino)、工作流调度(如Airflow,DolphinScheduler)、元数据管理与数据治理等;\n4、优秀的问题分析能力和解决问题能力,以及良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术。\n1、负责大数据智能Agent的架构设计与研发,深度参与Agent的规划、记忆、工具使用等核心能力的构建与实现;\n2、主导Agent核心能力与工作流的编排,将RAG、Tool Use、上下文管理等关键技术与大数据场景深度融合,为复杂任务提供精准、高效的自动化解决方案(如需求理解、智能SQL生成、自动发布、自动运维等);\n3、推动大模型应用落地,探索包括RAG-QA机器人、数据洞察机器人、AI Coding等在真实场景的应用价值,并基于评估体系实现应用效果的持续迭代;\n4、与产品、算法、研发及用户紧密合作,将前沿的Agent技术转化为实际的产品价值;关注并引入业界先进理念与实践,保持团队在Agent领域的技术领先性。\n1、计算机、软件工程、LLM等相关专业,本科及以上学历;\n2、LLM应用工程能力:熟悉RAG架构和实现,有检索实践经验;熟悉Prompt工程与Tool Use,理解其在Agent任务拆解与执行中的作用;具备良好的Python开发能力,能灵活运用于Skill等脚本开发;有模型服务集成、推理性能与可靠性优化经验的优先;有扎实的深度学习技术基础,熟悉深度学习训练框架(PyTorch/Huggingface),了解常见大语言模型、Embedding架构和训练方法优先;\n3、大数据体系认知:对大数据技术体系有基础认识或实践经验,包括但不限于存储与计算(如Hadoop,Spark,Flink,Hive,Presto/Trino)、工作流调度(如Airflow,DolphinScheduler)、元数据管理与数据治理等;\n4、优秀的问题分析能力和解决问题能力,以及良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术。",
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