主分类：Agent系统开发
辅助：大模型与生成式算法研发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型/Agent算法工程师（搜索） - TikTok研发",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届获得硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "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、电商C端、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工程与多智能体调度（Harness/Loop）：参与搜索Agent执行框架（Harness）建设，覆盖工具调用、规划、记忆、环境交互的统一编排；开展多智能体集群调度与协作算法（任务分配、动态调度、Agent间通信/对齐/冲突解决）相关工作；搭建Agent Loop与「训练-推理-评测」闭环工程；\n2、长记忆、自我提升与数据闭环（Self-Evolve/RSI）：参与大模型长期记忆机制、跨上下文知识整合等方向相关工作；参与Self-Evolve/Self-Improvement与递归自我提升（RSI）的探索，覆盖自动化参数调优、训练流程自动化、AI辅助算法设计、模型迭代闭环；开展数据合成与质量控制（垂类高质量数据合成、分布对齐、合成数据质量评测/筛选/提纯）相关工作；\n3、大模型研发：构建并优化搜索领域LLM底座，融合搜索知识快速落地业务；沉淀搜索大模型SFT+后训练链路，覆盖超长文本/文本预训练、图文/视频多模态表征等方向；参与大模型推理优化，覆盖长上下文优化、模型效率优化相关内容；\n4、评测与Reward/Verifier系统：参与构建在线Reward/Verifier系统与自动化评测体系，覆盖无需人工标注的自动化评测、长周期复杂任务与跨领域能力评测、多智能体协作评测标准相关工作；\n5、业务落地：覆盖Agentic Search、POI搜索、自动化评测、自动AI建卡等相关场景。",
"requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位，计算机等相关专业优先；\n2、扎实的机器学习/深度学习基础，了解前沿大模型与Agent技术；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等高水平会议发表论文，或有竞赛获奖经验者优先；\n3、有大模型/Agent相关项目经验者优先：LLM预训练/微调/对齐、Agent开发（工具调用、规划、记忆、多智能体协作）、RAG、RLHF/RLAIF、数据合成、自动化评测等；\n4、熟悉PyTorch/TensorFlow模型训练与部署；了解分布式训练、混合精度训练等加速方法；了解模型压缩与推理加速（量化、剪枝、蒸馏、TensorRT等）；\n5、熟悉大数据相关框架与应用（MR/Spark等）者优先；\n6、优秀的工程实现与学习能力，良好的协作沟通；对搜索与Agent方向有热情。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"模型训练",
"学习能力",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得硕士及以上学位，计算机等相关专业优先；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等高水平会议发表论文，或有竞赛获奖经验者优先；3、有大模型/Agent相关项目经验者优先：LLM预训练/微调/对齐、Agent开发（工具调用、规划、记忆、多智能体协作）、RAG、RLHF/RLAIF、数据合成、自动化评测等；5、熟悉大数据相关框架与应用（MR/Spark等）者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "大模型/Agent算法工程师（搜索） - TikTok研发\n职位描述\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、电商C端、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工程与多智能体调度（Harness/Loop）：参与搜索Agent执行框架（Harness）建设，覆盖工具调用、规划、记忆、环境交互的统一编排；开展多智能体集群调度与协作算法（任务分配、动态调度、Agent间通信/对齐/冲突解决）相关工作；搭建Agent Loop与「训练-推理-评测」闭环工程；\n2、长记忆、自我提升与数据闭环（Self-Evolve/RSI）：参与大模型长期记忆机制、跨上下文知识整合等方向相关工作；参与Self-Evolve/Self-Improvement与递归自我提升（RSI）的探索，覆盖自动化参数调优、训练流程自动化、AI辅助算法设计、模型迭代闭环；开展数据合成与质量控制（垂类高质量数据合成、分布对齐、合成数据质量评测/筛选/提纯）相关工作；\n3、大模型研发：构建并优化搜索领域LLM底座，融合搜索知识快速落地业务；沉淀搜索大模型SFT+后训练链路，覆盖超长文本/文本预训练、图文/视频多模态表征等方向；参与大模型推理优化，覆盖长上下文优化、模型效率优化相关内容；\n4、评测与Reward/Verifier系统：参与构建在线Reward/Verifier系统与自动化评测体系，覆盖无需人工标注的自动化评测、长周期复杂任务与跨领域能力评测、多智能体协作评测标准相关工作；\n5、业务落地：覆盖Agentic Search、POI搜索、自动化评测、自动AI建卡等相关场景。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机等相关专业优先；\n2、扎实的机器学习/深度学习基础，了解前沿大模型与Agent技术；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等高水平会议发表论文，或有竞赛获奖经验者优先；\n3、有大模型/Agent相关项目经验者优先：LLM预训练/微调/对齐、Agent开发（工具调用、规划、记忆、多智能体协作）、RAG、RLHF/RLAIF、数据合成、自动化评测等；\n4、熟悉PyTorch/TensorFlow模型训练与部署；了解分布式训练、混合精度训练等加速方法；了解模型压缩与推理加速（量化、剪枝、蒸馏、TensorRT等）；\n5、熟悉大数据相关框架与应用（MR/Spark等）者优先；\n6、优秀的工程实现与学习能力，良好的协作沟通；对搜索与Agent方向有热情。\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、电商C端、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工程与多智能体调度（Harness/Loop）：参与搜索Agent执行框架（Harness）建设，覆盖工具调用、规划、记忆、环境交互的统一编排；开展多智能体集群调度与协作算法（任务分配、动态调度、Agent间通信/对齐/冲突解决）相关工作；搭建Agent Loop与「训练-推理-评测」闭环工程；\n2、长记忆、自我提升与数据闭环（Self-Evolve/RSI）：参与大模型长期记忆机制、跨上下文知识整合等方向相关工作；参与Self-Evolve/Self-Improvement与递归自我提升（RSI）的探索，覆盖自动化参数调优、训练流程自动化、AI辅助算法设计、模型迭代闭环；开展数据合成与质量控制（垂类高质量数据合成、分布对齐、合成数据质量评测/筛选/提纯）相关工作；\n3、大模型研发：构建并优化搜索领域LLM底座，融合搜索知识快速落地业务；沉淀搜索大模型SFT+后训练链路，覆盖超长文本/文本预训练、图文/视频多模态表征等方向；参与大模型推理优化，覆盖长上下文优化、模型效率优化相关内容；\n4、评测与Reward/Verifier系统：参与构建在线Reward/Verifier系统与自动化评测体系，覆盖无需人工标注的自动化评测、长周期复杂任务与跨领域能力评测、多智能体协作评测标准相关工作；\n5、业务落地：覆盖Agentic Search、POI搜索、自动化评测、自动AI建卡等相关场景。\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机等相关专业优先；\n2、扎实的机器学习/深度学习基础，了解前沿大模型与Agent技术；在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等高水平会议发表论文，或有竞赛获奖经验者优先；\n3、有大模型/Agent相关项目经验者优先：LLM预训练/微调/对齐、Agent开发（工具调用、规划、记忆、多智能体协作）、RAG、RLHF/RLAIF、数据合成、自动化评测等；\n4、熟悉PyTorch/TensorFlow模型训练与部署；了解分布式训练、混合精度训练等加速方法；了解模型压缩与推理加速（量化、剪枝、蒸馏、TensorRT等）；\n5、熟悉大数据相关框架与应用（MR/Spark等）者优先；\n6、优秀的工程实现与学习能力，良好的协作沟通；对搜索与Agent方向有热情。",
"standard_classification": {
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"std_aux_codes": [
"T010"
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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