主分类：Agent系统开发
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": "AI研发效能工程师-AI Data",
"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": "研发"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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AI提效相关工作的设计、开发和落地，围绕组织效率提升、研发方式升级和AI-Native工作模式建设，推动关键项目形成可复用、可推广的实践；\n2、负责AI Coding方向的工程化落地，推进代码生成、测试辅助、代码评审、研发协同等能力进入真实研发流程，推动Harness Engineering等前沿实践沉淀为团队级方法论和工程标准；\n3、负责AI Agent方向的探索与落地，推动OpenClaw等Agent框架在办公、研发、协同等场景中的实际应用，推进数字员工方案从Demo走向稳定运行；\n4、负责相关能力的平台化与治理建设，明确协作机制、权限控制、风险治理、效果评估与可观测性要求，保障能力可用、可信、可规模化推广；\n5、结合实际业务场景，持续优化AI能力接入方式、Workflow设计和系统稳定性，推动AI能力在真实环境中长期发挥价值。",
"requirements_text": "1、有AI Engineering、研发效能、工程平台、自动化工作流或相关方向的实践经验，能够独立推进功能落地与方案实现；\n2、具备扎实的工程能力，有AI Coding工程化实践经验优先；有AI Agent、自动化工作流、数字员工或企业级协同系统相关实践经验优先；\n3、对AI前沿方向有深刻理解，尤其对AI Coding、Agent、模型能力演进等方向保持持续关注，能够结合业务场景完成技术选型与落地实现；\n4、具备良好的工程化思维，能够将快速变化的AI能力转化为稳定、可维护、可扩展的工程方案；\n5、有较强的问题拆解与协同推进能力，能够在复杂场景下与产品、业务、平台、研发等角色高效协作；\n6、对新技术保持好奇心和执行力，愿意持续学习并推动AI能力在组织中的真实落地。\n\n加分项：\n1、有Harness Engineering、Agent平台、企业级AI工作流、数字员工体系等相关实践经验；\n2、有OpenClaw、Copilot类产品、Code Agent、自动化协同系统等实际落地经验；\n3、持续关注并输出AI前沿趋势判断、实践总结或方法论沉淀。",
"skills": [AI生成
"未披露"
],
"preferred_qualifications": "2、具备扎实的工程能力，有AI Coding工程化实践经验优先；有AI Agent、自动化工作流、数字员工或企业级协同系统相关实践经验优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7625858990787578117/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7625858990787578117",
"post_date": "2026-04-07",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7625858990787578117/detail"
},
"fulltext": "AI研发效能工程师-AI Data\n职位描述\n1、负责AI提效相关工作的设计、开发和落地，围绕组织效率提升、研发方式升级和AI-Native工作模式建设，推动关键项目形成可复用、可推广的实践；\n2、负责AI Coding方向的工程化落地，推进代码生成、测试辅助、代码评审、研发协同等能力进入真实研发流程，推动Harness Engineering等前沿实践沉淀为团队级方法论和工程标准；\n3、负责AI Agent方向的探索与落地，推动OpenClaw等Agent框架在办公、研发、协同等场景中的实际应用，推进数字员工方案从Demo走向稳定运行；\n4、负责相关能力的平台化与治理建设，明确协作机制、权限控制、风险治理、效果评估与可观测性要求，保障能力可用、可信、可规模化推广；\n5、结合实际业务场景，持续优化AI能力接入方式、Workflow设计和系统稳定性，推动AI能力在真实环境中长期发挥价值。\n\n职位要求\n1、有AI Engineering、研发效能、工程平台、自动化工作流或相关方向的实践经验，能够独立推进功能落地与方案实现；\n2、具备扎实的工程能力，有AI Coding工程化实践经验优先；有AI Agent、自动化工作流、数字员工或企业级协同系统相关实践经验优先；\n3、对AI前沿方向有深刻理解，尤其对AI Coding、Agent、模型能力演进等方向保持持续关注，能够结合业务场景完成技术选型与落地实现；\n4、具备良好的工程化思维，能够将快速变化的AI能力转化为稳定、可维护、可扩展的工程方案；\n5、有较强的问题拆解与协同推进能力，能够在复杂场景下与产品、业务、平台、研发等角色高效协作；\n6、对新技术保持好奇心和执行力，愿意持续学习并推动AI能力在组织中的真实落地。\n\n加分项：\n1、有Harness Engineering、Agent平台、企业级AI工作流、数字员工体系等相关实践经验；\n2、有OpenClaw、Copilot类产品、Code Agent、自动化协同系统等实际落地经验；\n3、持续关注并输出AI前沿趋势判断、实践总结或方法论沉淀。\n1、负责AI提效相关工作的设计、开发和落地，围绕组织效率提升、研发方式升级和AI-Native工作模式建设，推动关键项目形成可复用、可推广的实践；\n2、负责AI Coding方向的工程化落地，推进代码生成、测试辅助、代码评审、研发协同等能力进入真实研发流程，推动Harness Engineering等前沿实践沉淀为团队级方法论和工程标准；\n3、负责AI Agent方向的探索与落地，推动OpenClaw等Agent框架在办公、研发、协同等场景中的实际应用，推进数字员工方案从Demo走向稳定运行；\n4、负责相关能力的平台化与治理建设，明确协作机制、权限控制、风险治理、效果评估与可观测性要求，保障能力可用、可信、可规模化推广；\n5、结合实际业务场景，持续优化AI能力接入方式、Workflow设计和系统稳定性，推动AI能力在真实环境中长期发挥价值。\n1、有AI Engineering、研发效能、工程平台、自动化工作流或相关方向的实践经验，能够独立推进功能落地与方案实现；\n2、具备扎实的工程能力，有AI Coding工程化实践经验优先；有AI Agent、自动化工作流、数字员工或企业级协同系统相关实践经验优先；\n3、对AI前沿方向有深刻理解，尤其对AI Coding、Agent、模型能力演进等方向保持持续关注，能够结合业务场景完成技术选型与落地实现；\n4、具备良好的工程化思维，能够将快速变化的AI能力转化为稳定、可维护、可扩展的工程方案；\n5、有较强的问题拆解与协同推进能力，能够在复杂场景下与产品、业务、平台、研发等角色高效协作；\n6、对新技术保持好奇心和执行力，愿意持续学习并推动AI能力在组织中的真实落地。\n\n加分项：\n1、有Harness Engineering、Agent平台、企业级AI工作流、数字员工体系等相关实践经验；\n2、有OpenClaw、Copilot类产品、Code Agent、自动化协同系统等实际落地经验；\n3、持续关注并输出AI前沿趋势判断、实践总结或方法论沉淀。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}