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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7644766035905136901

AI Agent大模型应用开发实习生-TikTok

未披露 · 上海 · 字节跳动

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
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 Agent大模型应用开发实习生-TikTok",
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        "job_category": "后端"AI生成
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        "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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    "requirements": {
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        "degree": "2027届本科及以上学历在读",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、搜索、本地生活、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。\n在这里,有大牛带队与大家一同不断探索前沿,突破想象空间。在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、Agent架构与基建研发:参与主架构Agent平台的底层架构设计与开发,包括基于ReAct模式的Agent框架等;\n2、Agent应用落地:基于业务场景,开发并落地Agent应用,覆盖研发生产力提效、智能问答、数据分析与决策等实际业务任务;\n3、工具与知识库基建:参与构建Agent记忆与知识系统,负责知识库接入以及工具的集成与抽象,持续丰富Agent的工具箱;\n4、评估与算法调优:参与构建Agent能力的评估体系(Agentic Eval),基于强化学习(Agentic RL)、监督微调(SFT)等手段持续优化Agent的规划能力、工具调用准确率和最终执行效果;\n5、深入思考研发过程中的各项问题,保障Agent系统在安全性、可用性和扩展性等方面的要求。",
        "requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机、人工智能等相关专业优先;\n2、熟练使用基本的数据结构与算法,具备良好的编码习惯,熟练掌握Golang/Python/Java中至少一种编程语言及常用框架;\n3、了解LLM基本原理,熟悉Prompt Engineering,有RAG/Graph、Embedding等技术实践经验,熟悉LangChain等主流AI框架优先;\n4、了解ReAct、Multi Agent等Agent架构与思想,对MCP/SKill有实际了解或开发经验;了解或参与过大模型及Agent的评测框架建设,或对强化学习RL的应用有一定了解和实践者优先;\n5、有大规模分布式系统的设计和开发经验,熟悉关系型/非关系型数据库及消息中间件者优先;具有责任心、自驱力、技术好奇心和成长型思维,能够快速学习并应用前沿AI技术解决实际业务问题。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "Golang",
            "React",
            "强化学习",
            "数据结构",
            "分布式系统",
            "数据库",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读,计算机、人工智能等相关专业优先;3、了解LLM基本原理,熟悉Prompt Engineering,有RAG/Graph、Embedding等技术实践经验,熟悉LangChain等主流AI框架优先;了解或参与过大模型及Agent的评测框架建设,或对强化学习RL的应用有一定了解和实践者优先;5、有大规模分布式系统的设计和开发经验,熟悉关系型/非关系型数据库及消息中间件者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "AI Agent大模型应用开发实习生-TikTok\n职位描述\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、搜索、本地生活、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。\n在这里,有大牛带队与大家一同不断探索前沿,突破想象空间。在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、Agent架构与基建研发:参与主架构Agent平台的底层架构设计与开发,包括基于ReAct模式的Agent框架等;\n2、Agent应用落地:基于业务场景,开发并落地Agent应用,覆盖研发生产力提效、智能问答、数据分析与决策等实际业务任务;\n3、工具与知识库基建:参与构建Agent记忆与知识系统,负责知识库接入以及工具的集成与抽象,持续丰富Agent的工具箱;\n4、评估与算法调优:参与构建Agent能力的评估体系(Agentic Eval),基于强化学习(Agentic RL)、监督微调(SFT)等手段持续优化Agent的规划能力、工具调用准确率和最终执行效果;\n5、深入思考研发过程中的各项问题,保障Agent系统在安全性、可用性和扩展性等方面的要求。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机、人工智能等相关专业优先;\n2、熟练使用基本的数据结构与算法,具备良好的编码习惯,熟练掌握Golang/Python/Java中至少一种编程语言及常用框架;\n3、了解LLM基本原理,熟悉Prompt Engineering,有RAG/Graph、Embedding等技术实践经验,熟悉LangChain等主流AI框架优先;\n4、了解ReAct、Multi Agent等Agent架构与思想,对MCP/SKill有实际了解或开发经验;了解或参与过大模型及Agent的评测框架建设,或对强化学习RL的应用有一定了解和实践者优先;\n5、有大规模分布式系统的设计和开发经验,熟悉关系型/非关系型数据库及消息中间件者优先;具有责任心、自驱力、技术好奇心和成长型思维,能够快速学习并应用前沿AI技术解决实际业务问题。\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、搜索、本地生活、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。\n在这里,有大牛带队与大家一同不断探索前沿,突破想象空间。在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、Agent架构与基建研发:参与主架构Agent平台的底层架构设计与开发,包括基于ReAct模式的Agent框架等;\n2、Agent应用落地:基于业务场景,开发并落地Agent应用,覆盖研发生产力提效、智能问答、数据分析与决策等实际业务任务;\n3、工具与知识库基建:参与构建Agent记忆与知识系统,负责知识库接入以及工具的集成与抽象,持续丰富Agent的工具箱;\n4、评估与算法调优:参与构建Agent能力的评估体系(Agentic Eval),基于强化学习(Agentic RL)、监督微调(SFT)等手段持续优化Agent的规划能力、工具调用准确率和最终执行效果;\n5、深入思考研发过程中的各项问题,保障Agent系统在安全性、可用性和扩展性等方面的要求。\n1、2027届本科及以上学历在读,计算机、人工智能等相关专业优先;\n2、熟练使用基本的数据结构与算法,具备良好的编码习惯,熟练掌握Golang/Python/Java中至少一种编程语言及常用框架;\n3、了解LLM基本原理,熟悉Prompt Engineering,有RAG/Graph、Embedding等技术实践经验,熟悉LangChain等主流AI框架优先;\n4、了解ReAct、Multi Agent等Agent架构与思想,对MCP/SKill有实际了解或开发经验;了解或参与过大模型及Agent的评测框架建设,或对强化学习RL的应用有一定了解和实践者优先;\n5、有大规模分布式系统的设计和开发经验,熟悉关系型/非关系型数据库及消息中间件者优先;具有责任心、自驱力、技术好奇心和成长型思维,能够快速学习并应用前沿AI技术解决实际业务问题。",
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