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": "AI算法工程师（LBS）-TikTok生活服务",
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"job_category": "算法"AI生成
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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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"responsibilities": "团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\nTikTok Local Services，我们以‘激发新生活，助力好生意’为使命，致力于成为全球用户与合作伙伴的首选生活服务平台。我们不断努力为用户提供更丰富、独特的生活体验，同时为合作伙伴打造一个包容且公平的健康商业生态。在这里，你将充分参与国际化生活服务业务的各个阶段，经历早期到全球布局流程。\n\n1、负责TikTok本地生活POI数据自建相关算法的设计与开发，包括但不限于：数据挖掘、质量评估、一致性校验、智能审核等方向；\n2、Agent核心模块设计与实现：工具调用规划、记忆管理、技能编排与检索；关注异常自愈、降级策略和边界处理；\n3、Agent评估体系建设：定义Success rate，设计非确定性输出的回归测试方法，量化成本/延迟/质量Trade-off；\n4、大模型在POI场景的落地：微调、蒸馏、知识库构建与检索等，以POI数据质量为导向；深入POI数据场景，从数据中发现真问题，驱动算法迭代；\n5、AI Coding驱动的高效交付：善用AI工具链扩展能力边界，独立完成从算法到部署的端到端交付。",
"requirements_text": "1、问题诊断能力：面对模型Loss异常、Agent行为偏差，能拆解问题、生成假设、快速验证，而非简单换方案重试；\n2、系统设计意识：不只关注模型效果，同样关注系统稳定性--降级、容错、边界条件；\n3、编程基础扎实：数据结构与算法功底好，代码可读、可调试、可维护；\n4、模型迭代基本技能：对数据挖、深度学习、CV、LLM/MLM中的一项或者多项有深入理解和实践经验。\n\n加分项（具备部分即可）：\n1、大模型微调与偏好学习实战经验；\n2、Agent/Skill/Memory相关模块设计或开发经验；\n3、非确定性系统（推荐、搜索、内容理解）生产级工程经验；\n4、AI Coding深度实践，有跨领域端到端交付经历。",
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"深度学习",
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"fulltext": "AI算法工程师（LBS）-TikTok生活服务\n职位描述\n团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\nTikTok Local Services，我们以‘激发新生活，助力好生意’为使命，致力于成为全球用户与合作伙伴的首选生活服务平台。我们不断努力为用户提供更丰富、独特的生活体验，同时为合作伙伴打造一个包容且公平的健康商业生态。在这里，你将充分参与国际化生活服务业务的各个阶段，经历早期到全球布局流程。\n\n1、负责TikTok本地生活POI数据自建相关算法的设计与开发，包括但不限于：数据挖掘、质量评估、一致性校验、智能审核等方向；\n2、Agent核心模块设计与实现：工具调用规划、记忆管理、技能编排与检索；关注异常自愈、降级策略和边界处理；\n3、Agent评估体系建设：定义Success rate，设计非确定性输出的回归测试方法，量化成本/延迟/质量Trade-off；\n4、大模型在POI场景的落地：微调、蒸馏、知识库构建与检索等，以POI数据质量为导向；深入POI数据场景，从数据中发现真问题，驱动算法迭代；\n5、AI Coding驱动的高效交付：善用AI工具链扩展能力边界，独立完成从算法到部署的端到端交付。\n\n职位要求\n1、问题诊断能力：面对模型Loss异常、Agent行为偏差，能拆解问题、生成假设、快速验证，而非简单换方案重试；\n2、系统设计意识：不只关注模型效果，同样关注系统稳定性--降级、容错、边界条件；\n3、编程基础扎实：数据结构与算法功底好，代码可读、可调试、可维护；\n4、模型迭代基本技能：对数据挖、深度学习、CV、LLM/MLM中的一项或者多项有深入理解和实践经验。\n\n加分项（具备部分即可）：\n1、大模型微调与偏好学习实战经验；\n2、Agent/Skill/Memory相关模块设计或开发经验；\n3、非确定性系统（推荐、搜索、内容理解）生产级工程经验；\n4、AI Coding深度实践，有跨领域端到端交付经历。\n团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\nTikTok Local Services，我们以‘激发新生活，助力好生意’为使命，致力于成为全球用户与合作伙伴的首选生活服务平台。我们不断努力为用户提供更丰富、独特的生活体验，同时为合作伙伴打造一个包容且公平的健康商业生态。在这里，你将充分参与国际化生活服务业务的各个阶段，经历早期到全球布局流程。\n\n1、负责TikTok本地生活POI数据自建相关算法的设计与开发，包括但不限于：数据挖掘、质量评估、一致性校验、智能审核等方向；\n2、Agent核心模块设计与实现：工具调用规划、记忆管理、技能编排与检索；关注异常自愈、降级策略和边界处理；\n3、Agent评估体系建设：定义Success rate，设计非确定性输出的回归测试方法，量化成本/延迟/质量Trade-off；\n4、大模型在POI场景的落地：微调、蒸馏、知识库构建与检索等，以POI数据质量为导向；深入POI数据场景，从数据中发现真问题，驱动算法迭代；\n5、AI Coding驱动的高效交付：善用AI工具链扩展能力边界，独立完成从算法到部署的端到端交付。\n1、问题诊断能力：面对模型Loss异常、Agent行为偏差，能拆解问题、生成假设、快速验证，而非简单换方案重试；\n2、系统设计意识：不只关注模型效果，同样关注系统稳定性--降级、容错、边界条件；\n3、编程基础扎实：数据结构与算法功底好，代码可读、可调试、可维护；\n4、模型迭代基本技能：对数据挖、深度学习、CV、LLM/MLM中的一项或者多项有深入理解和实践经验。\n\n加分项（具备部分即可）：\n1、大模型微调与偏好学习实战经验；\n2、Agent/Skill/Memory相关模块设计或开发经验；\n3、非确定性系统（推荐、搜索、内容理解）生产级工程经验；\n4、AI Coding深度实践，有跨领域端到端交付经历。",
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