主分类：全栈研发
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": "全栈产品开发实习生-计算",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "前端"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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"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：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与AI Agent时代的AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级AI Agent Infra，让Agent具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。\n从云服务器、容器、函数，到AI网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为AI而生、由AI驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。\n如果你希望参与定义AI时代的Infra范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代AI云原生基础设施。\n\n1、打磨AI Agent产品体验：你会参与企业级AI Agent工作台的核心体验建设，把复杂的AI能力设计成用户能理解、能配置、能持续使用的产品能力，让AI真正进入客户日常工作流；\n2、建设端到端的全栈产品工程：你会从前端交互、状态管理、服务接入到数据流转参与完整链路，把产品需求拆解成稳定、可维护、可复用的工程实现，并在不同交付形态下处理体验一致性、可靠性和可扩展性问题；\n3、参与AI Agent运行时与生态建设：你会接触Agent执行、工具调用、Skill/Plugin/MCP生态、多Agent协作和任务编排等方向，参与把底层AI能力包装成可复用、可分发、可持续成长的平台能力；\n4、理解企业级产品的安全与治理要求：你会在真实企业场景中参与权限、配额、审计、观测、稳定性和成本治理等能力建设，理解一个AI产品从“能跑”到“可控、可信、可规模化交付”之间的工程差距；\n5、用AI原生方式改造研发流程：你会在实际项目中使用AI Coding、自动化验证、端到端调试和文档化协作方法，把研发过程中的经验、工具和排障路径沉淀成可复用的工作流，提升个人和团队的工程效率。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读；\n2、计算机基础扎实，理解数据结构、网络、浏览器、HTTP/WebSocket、异步编程和基本工程质量要求；熟悉或愿意深入学习TypeScript、React、Python、Node.js，能把交互、状态、接口、错误和边界条件做完整；\n3、对AI Agent、LLM应用、工具调用、工作流编排、MCP/Plugin、自动化执行等方向有强兴趣；\n4、有产品意识，愿意从用户任务出发思考“为什么做、怎么让它真的可用”，而不是只完成技术拆解；\n5、有工程责任感，愿意写可维护代码、补测试、看监控、追问题、复盘原因；沟通直接清晰，能在产品、设计、后端、平台、SRE等多角色协作中推进问题闭环。\n\n加分项：\n1、有完整Web应用、组件库、Node服务、BFF、浏览器插件、桌面端或全栈项目经验；\n2、使用过或研究过OpenClaw、Claude Code、Codex、Hermes、LangGraph、MCP、RPA、Computer Use、Agent工作流等工具或框架；\n3、做过AI应用、RAG、知识库、文件解析、长任务执行、自动化测试、可观测或权限系统；\n4、有开源项目、竞赛、科研、工程博客、技术分享或高质量个人项目；能主动用AI工具提升自己的开发、调研、验证和表达效率。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"React",
"数据结构",
"自动化测试",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "全栈产品开发实习生-计算\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：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与AI Agent时代的AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级AI Agent Infra，让Agent具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。\n从云服务器、容器、函数，到AI网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为AI而生、由AI驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。\n如果你希望参与定义AI时代的Infra范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代AI云原生基础设施。\n\n1、打磨AI Agent产品体验：你会参与企业级AI Agent工作台的核心体验建设，把复杂的AI能力设计成用户能理解、能配置、能持续使用的产品能力，让AI真正进入客户日常工作流；\n2、建设端到端的全栈产品工程：你会从前端交互、状态管理、服务接入到数据流转参与完整链路，把产品需求拆解成稳定、可维护、可复用的工程实现，并在不同交付形态下处理体验一致性、可靠性和可扩展性问题；\n3、参与AI Agent运行时与生态建设：你会接触Agent执行、工具调用、Skill/Plugin/MCP生态、多Agent协作和任务编排等方向，参与把底层AI能力包装成可复用、可分发、可持续成长的平台能力；\n4、理解企业级产品的安全与治理要求：你会在真实企业场景中参与权限、配额、审计、观测、稳定性和成本治理等能力建设，理解一个AI产品从“能跑”到“可控、可信、可规模化交付”之间的工程差距；\n5、用AI原生方式改造研发流程：你会在实际项目中使用AI Coding、自动化验证、端到端调试和文档化协作方法，把研发过程中的经验、工具和排障路径沉淀成可复用的工作流，提升个人和团队的工程效率。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读；\n2、计算机基础扎实，理解数据结构、网络、浏览器、HTTP/WebSocket、异步编程和基本工程质量要求；熟悉或愿意深入学习TypeScript、React、Python、Node.js，能把交互、状态、接口、错误和边界条件做完整；\n3、对AI Agent、LLM应用、工具调用、工作流编排、MCP/Plugin、自动化执行等方向有强兴趣；\n4、有产品意识，愿意从用户任务出发思考“为什么做、怎么让它真的可用”，而不是只完成技术拆解；\n5、有工程责任感，愿意写可维护代码、补测试、看监控、追问题、复盘原因；沟通直接清晰，能在产品、设计、后端、平台、SRE等多角色协作中推进问题闭环。\n\n加分项：\n1、有完整Web应用、组件库、Node服务、BFF、浏览器插件、桌面端或全栈项目经验；\n2、使用过或研究过OpenClaw、Claude Code、Codex、Hermes、LangGraph、MCP、RPA、Computer Use、Agent工作流等工具或框架；\n3、做过AI应用、RAG、知识库、文件解析、长任务执行、自动化测试、可观测或权限系统；\n4、有开源项目、竞赛、科研、工程博客、技术分享或高质量个人项目；能主动用AI工具提升自己的开发、调研、验证和表达效率。\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：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与AI Agent时代的AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级AI Agent Infra，让Agent具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。\n从云服务器、容器、函数，到AI网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为AI而生、由AI驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。\n如果你希望参与定义AI时代的Infra范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代AI云原生基础设施。\n\n1、打磨AI Agent产品体验：你会参与企业级AI Agent工作台的核心体验建设，把复杂的AI能力设计成用户能理解、能配置、能持续使用的产品能力，让AI真正进入客户日常工作流；\n2、建设端到端的全栈产品工程：你会从前端交互、状态管理、服务接入到数据流转参与完整链路，把产品需求拆解成稳定、可维护、可复用的工程实现，并在不同交付形态下处理体验一致性、可靠性和可扩展性问题；\n3、参与AI Agent运行时与生态建设：你会接触Agent执行、工具调用、Skill/Plugin/MCP生态、多Agent协作和任务编排等方向，参与把底层AI能力包装成可复用、可分发、可持续成长的平台能力；\n4、理解企业级产品的安全与治理要求：你会在真实企业场景中参与权限、配额、审计、观测、稳定性和成本治理等能力建设，理解一个AI产品从“能跑”到“可控、可信、可规模化交付”之间的工程差距；\n5、用AI原生方式改造研发流程：你会在实际项目中使用AI Coding、自动化验证、端到端调试和文档化协作方法，把研发过程中的经验、工具和排障路径沉淀成可复用的工作流，提升个人和团队的工程效率。\n1、2027届本科及以上学历在读；\n2、计算机基础扎实，理解数据结构、网络、浏览器、HTTP/WebSocket、异步编程和基本工程质量要求；熟悉或愿意深入学习TypeScript、React、Python、Node.js，能把交互、状态、接口、错误和边界条件做完整；\n3、对AI Agent、LLM应用、工具调用、工作流编排、MCP/Plugin、自动化执行等方向有强兴趣；\n4、有产品意识，愿意从用户任务出发思考“为什么做、怎么让它真的可用”，而不是只完成技术拆解；\n5、有工程责任感，愿意写可维护代码、补测试、看监控、追问题、复盘原因；沟通直接清晰，能在产品、设计、后端、平台、SRE等多角色协作中推进问题闭环。\n\n加分项：\n1、有完整Web应用、组件库、Node服务、BFF、浏览器插件、桌面端或全栈项目经验；\n2、使用过或研究过OpenClaw、Claude Code、Codex、Hermes、LangGraph、MCP、RPA、Computer Use、Agent工作流等工具或框架；\n3、做过AI应用、RAG、知识库、文件解析、长任务执行、自动化测试、可观测或权限系统；\n4、有开源项目、竞赛、科研、工程博客、技术分享或高质量个人项目；能主动用AI工具提升自己的开发、调研、验证和表达效率。",
"standard_classification": {
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