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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型Multi-Agent Harness工程师-Seed",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"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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    "requirements": {
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、与机器学习背景同事共同合作，研发Long-Running Multi-Agent Harness、构建Multi-Agent RL Agent基建；\n2、协助算法同学进行大规模复杂RL环境构建，保障Multi-Agent场景训练、评估的稳定性。",
        "requirements_text": "1、具有丰富的工程框架开发经验，熟悉操作系统及各类多任务场景主流调度策略和实现，熟悉多进程效率优化、异步框架优化的算法理论；\n2、对现有主流Coding Agent框架，包括但不限于Claude Code、Codex的实现细节和动机有深入的研究；有扎实的工程基础，熟悉前后端开发、容器、沙盒等工程领域；\n3、了解语言模型和强化学习，对AI进行复杂任务有热情和信仰；\n4、工作主动性、行动力强，目标驱动，交流沟通、团队合作意识强；能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。",
        "skills": [AI生成
            "强化学习",
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    "fulltext": "大模型Multi-Agent Harness工程师-Seed\n职位描述\n1、与机器学习背景同事共同合作，研发Long-Running Multi-Agent Harness、构建Multi-Agent RL Agent基建；\n2、协助算法同学进行大规模复杂RL环境构建，保障Multi-Agent场景训练、评估的稳定性。\n\n职位要求\n1、具有丰富的工程框架开发经验，熟悉操作系统及各类多任务场景主流调度策略和实现，熟悉多进程效率优化、异步框架优化的算法理论；\n2、对现有主流Coding Agent框架，包括但不限于Claude Code、Codex的实现细节和动机有深入的研究；有扎实的工程基础，熟悉前后端开发、容器、沙盒等工程领域；\n3、了解语言模型和强化学习，对AI进行复杂任务有热情和信仰；\n4、工作主动性、行动力强，目标驱动，交流沟通、团队合作意识强；能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。\n1、与机器学习背景同事共同合作，研发Long-Running Multi-Agent Harness、构建Multi-Agent RL Agent基建；\n2、协助算法同学进行大规模复杂RL环境构建，保障Multi-Agent场景训练、评估的稳定性。\n1、具有丰富的工程框架开发经验，熟悉操作系统及各类多任务场景主流调度策略和实现，熟悉多进程效率优化、异步框架优化的算法理论；\n2、对现有主流Coding Agent框架，包括但不限于Claude Code、Codex的实现细节和动机有深入的研究；有扎实的工程基础，熟悉前后端开发、容器、沙盒等工程领域；\n3、了解语言模型和强化学习，对AI进行复杂任务有热情和信仰；\n4、工作主动性、行动力强，目标驱动，交流沟通、团队合作意识强；能迅速熟悉字节跳动内外部平台工具使用，具有主动提升效率的意识。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T009",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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