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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent平台工程师-AI for Science",
"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": "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": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "硕士学位及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责面向Auto Research场景的Agent Platform设计与开发，构建可扩展、可复用的研究自动化框架；\n2、设计和实现Agent Workflow、Agent Runtime、多Agent协作等能力，支持复杂研究任务的自动化执行；\n3、集成搜索、文献阅读、代码执行、实验运行、结果分析等工具能力，构建统一的Agent Tool Ecosystem；\n4、参与Agent Memory、EvaLuation、Observability等关键模块建设，提升系统稳定性、可调试性和迭代效率；\n5、与算法、科研及应用团队紧密协作，理解研究场景需求，持续完善平台能力，支撑Auto Research工作流落地。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，1年以上后端研发工作经验；\n2、熟练掌握Python，具备良好的编程习惯和工程能力，能够独立完成系统设计与功能开发；\n3、熟悉LLM应用开发，理解Agent、Tool Calling等基本概念，并具备相关项目实践经验；\n4、具备较强的问题分析能力和快速学习能力，能够从0到1完成复杂功能设计与落地；\n5、具备良好的沟通与协作能力，对Agent、Auto Research和AI应用方向有浓厚兴趣。\n\n加分项\n1、具有LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI等Agent Framework使用或开发经验；\n2、具有MCP、Browser Agent、Coding Agent、Deep Research等相关项目经验；\n3、熟悉AI科研工作流，对文献调研、代码生成、实验自动化等场景有实践经验。\n\n我们期待你\n1、对Agent和Auto Research有强烈兴趣，愿意探索下一代科研工作流；\n2、关注工程落地与实际价值，能够快速迭代并持续优化系统；\n3、乐于在小团队环境中承担责任，推动想法快速变成可运行的产品和平台。",
"skills": [AI生成
"Python",
"学习能力",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7652018320556689717/detail"
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"fulltext": "Agent平台工程师-AI for Science\n职位描述\n1、负责面向Auto Research场景的Agent Platform设计与开发，构建可扩展、可复用的研究自动化框架；\n2、设计和实现Agent Workflow、Agent Runtime、多Agent协作等能力，支持复杂研究任务的自动化执行；\n3、集成搜索、文献阅读、代码执行、实验运行、结果分析等工具能力，构建统一的Agent Tool Ecosystem；\n4、参与Agent Memory、EvaLuation、Observability等关键模块建设，提升系统稳定性、可调试性和迭代效率；\n5、与算法、科研及应用团队紧密协作，理解研究场景需求，持续完善平台能力，支撑Auto Research工作流落地。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，1年以上后端研发工作经验；\n2、熟练掌握Python，具备良好的编程习惯和工程能力，能够独立完成系统设计与功能开发；\n3、熟悉LLM应用开发，理解Agent、Tool Calling等基本概念，并具备相关项目实践经验；\n4、具备较强的问题分析能力和快速学习能力，能够从0到1完成复杂功能设计与落地；\n5、具备良好的沟通与协作能力，对Agent、Auto Research和AI应用方向有浓厚兴趣。\n\n加分项\n1、具有LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI等Agent Framework使用或开发经验；\n2、具有MCP、Browser Agent、Coding Agent、Deep Research等相关项目经验；\n3、熟悉AI科研工作流，对文献调研、代码生成、实验自动化等场景有实践经验。\n\n我们期待你\n1、对Agent和Auto Research有强烈兴趣，愿意探索下一代科研工作流；\n2、关注工程落地与实际价值，能够快速迭代并持续优化系统；\n3、乐于在小团队环境中承担责任，推动想法快速变成可运行的产品和平台。\n1、负责面向Auto Research场景的Agent Platform设计与开发，构建可扩展、可复用的研究自动化框架；\n2、设计和实现Agent Workflow、Agent Runtime、多Agent协作等能力，支持复杂研究任务的自动化执行；\n3、集成搜索、文献阅读、代码执行、实验运行、结果分析等工具能力，构建统一的Agent Tool Ecosystem；\n4、参与Agent Memory、EvaLuation、Observability等关键模块建设，提升系统稳定性、可调试性和迭代效率；\n5、与算法、科研及应用团队紧密协作，理解研究场景需求，持续完善平台能力，支撑Auto Research工作流落地。\n1、硕士学位及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，1年以上后端研发工作经验；\n2、熟练掌握Python，具备良好的编程习惯和工程能力，能够独立完成系统设计与功能开发；\n3、熟悉LLM应用开发，理解Agent、Tool Calling等基本概念，并具备相关项目实践经验；\n4、具备较强的问题分析能力和快速学习能力，能够从0到1完成复杂功能设计与落地；\n5、具备良好的沟通与协作能力，对Agent、Auto Research和AI应用方向有浓厚兴趣。\n\n加分项\n1、具有LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、CrewAI等Agent Framework使用或开发经验；\n2、具有MCP、Browser Agent、Coding Agent、Deep Research等相关项目经验；\n3、熟悉AI科研工作流，对文献调研、代码生成、实验自动化等场景有实践经验。\n\n我们期待你\n1、对Agent和Auto Research有强烈兴趣，愿意探索下一代科研工作流；\n2、关注工程落地与实际价值，能够快速迭代并持续优化系统；\n3、乐于在小团队环境中承担责任，推动想法快速变成可运行的产品和平台。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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