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）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "LLM应用/Agent/AI平台研发工程师-Data",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"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": {
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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": "4、英语可作为工作语言，能跨时区、跨团队协作推进",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责大模型、Agent应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑大规模在线生产运行；\n2、基于前沿大模型，设计Prompt组织、Agent编排、决策链路与评测机制，把模型能力转化为可度量的业务产能；\n3、构建模型效果的自动优化闭环：错例归因、问题聚类、策略迭代、回归验证，推动系统自驱进化；\n4、推进平台的降本与效率专项，搭建面向AI决策的可观测与感知基础设施，在效果、成本、性能之间持续寻找更优解，让模型的判断过程对业务侧透明可信；\n5、与策略、算法、模型训练、业务运营等多方深度协作，把复杂业务诉求翻译成可落地的技术方案。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；具备扎实的工程基础与系统设计能力；\n2、熟悉主流编程语言（Python/TypeScript/Go/Java等），具备较强的全栈或系统研发能力；\n3、了解大模型/多模态模型/Agent的应用开发范式，有相关项目经验；\n4、具备较强的AI Coding能力，能熟练借助Claude Code/Cursor等AI工具高效完成从设计到落地的研发闭环；\n5、具备良好的工程品味，能在性能、成本、效果、可维护性之间做权衡。\n\n加分项\n1、有大模型工程化落地经验（推理性能/成本优化、Agent系统、Prompt自动化、评测体系等任一方向）；\n2、有信任与安全、风控、内容理解等领域背景，理解业务规则与机器判决之间的差距；\n3、有开源项目、顶会论文或有影响力的技术输出；\n4、英语可作为工作语言，能跨时区、跨团队协作推进；\n5、对用AI规模化替代人类判断这件事有自己的思考与热情。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"Java",
"团队协作",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "LLM应用/Agent/AI平台研发工程师-Data\n职位描述\n1、负责大模型、Agent应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑大规模在线生产运行；\n2、基于前沿大模型，设计Prompt组织、Agent编排、决策链路与评测机制，把模型能力转化为可度量的业务产能；\n3、构建模型效果的自动优化闭环：错例归因、问题聚类、策略迭代、回归验证，推动系统自驱进化；\n4、推进平台的降本与效率专项，搭建面向AI决策的可观测与感知基础设施，在效果、成本、性能之间持续寻找更优解，让模型的判断过程对业务侧透明可信；\n5、与策略、算法、模型训练、业务运营等多方深度协作，把复杂业务诉求翻译成可落地的技术方案。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；具备扎实的工程基础与系统设计能力；\n2、熟悉主流编程语言（Python/TypeScript/Go/Java等），具备较强的全栈或系统研发能力；\n3、了解大模型/多模态模型/Agent的应用开发范式，有相关项目经验；\n4、具备较强的AI Coding能力，能熟练借助Claude Code/Cursor等AI工具高效完成从设计到落地的研发闭环；\n5、具备良好的工程品味，能在性能、成本、效果、可维护性之间做权衡。\n\n加分项\n1、有大模型工程化落地经验（推理性能/成本优化、Agent系统、Prompt自动化、评测体系等任一方向）；\n2、有信任与安全、风控、内容理解等领域背景，理解业务规则与机器判决之间的差距；\n3、有开源项目、顶会论文或有影响力的技术输出；\n4、英语可作为工作语言，能跨时区、跨团队协作推进；\n5、对用AI规模化替代人类判断这件事有自己的思考与热情。\n1、负责大模型、Agent应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑大规模在线生产运行；\n2、基于前沿大模型，设计Prompt组织、Agent编排、决策链路与评测机制，把模型能力转化为可度量的业务产能；\n3、构建模型效果的自动优化闭环：错例归因、问题聚类、策略迭代、回归验证，推动系统自驱进化；\n4、推进平台的降本与效率专项，搭建面向AI决策的可观测与感知基础设施，在效果、成本、性能之间持续寻找更优解，让模型的判断过程对业务侧透明可信；\n5、与策略、算法、模型训练、业务运营等多方深度协作，把复杂业务诉求翻译成可落地的技术方案。\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；具备扎实的工程基础与系统设计能力；\n2、熟悉主流编程语言（Python/TypeScript/Go/Java等），具备较强的全栈或系统研发能力；\n3、了解大模型/多模态模型/Agent的应用开发范式，有相关项目经验；\n4、具备较强的AI Coding能力，能熟练借助Claude Code/Cursor等AI工具高效完成从设计到落地的研发闭环；\n5、具备良好的工程品味，能在性能、成本、效果、可维护性之间做权衡。\n\n加分项\n1、有大模型工程化落地经验（推理性能/成本优化、Agent系统、Prompt自动化、评测体系等任一方向）；\n2、有信任与安全、风控、内容理解等领域背景，理解业务规则与机器判决之间的差距；\n3、有开源项目、顶会论文或有影响力的技术输出；\n4、英语可作为工作语言，能跨时区、跨团队协作推进；\n5、对用AI规模化替代人类判断这件事有自己的思考与热情。",
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