主分类:Agent系统开发
辅助:全栈研发(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": "AI Agent开发工程师(数据知识方向) - 数据平台",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、杭州、上海",
"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": "在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:数据平台是字节跳动数据中台部门,为公司多业务线(包括抖音、电商、直播和生活服务等)提供一站式大数据解决方案,涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路,提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时,数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出,让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。\n\n1、负责数据平台AI应用功能的设计、前后端开发与迭代,以业务效果为导向推动创意落地;\n2、能够围绕用户场景完成AI能力调优(如模型调优、Prompt优化、效果评估),推动产品升级;\n3、主动进行技术调研,将前沿AI技术转化为可落地的业务方案;\n4、参与团队方案沉淀、技术文档编写等日常协作。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉至少一种主流编程语言,具备良好的数据结构、算法、操作系统、网络或数据库基础;\n3、对前端(React/Vue/TypeScript)或后端(Node.js/Python/Go等)开发有实践经验,能独立完成模块设计、开发、调试与上线交付;\n4、对AI Agent/LLM应用有浓厚兴趣,愿意围绕用户问题持续打磨Prompt、评估方法和工程链路;\n5、具备良好的问题拆解、沟通协作和负责人意识,关注业务结果、工程质量和长期可维护性。\n\n加分项\n1、有AI Agent、LLM应用、数据产品、开发者工具、自动化工作流等相关项目经验;\n2、有可验证产出:个人项目、技术博客、开源贡献、论文/专利、竞赛或Hackathon作品等;\n3、熟悉数据平台、BI分析、数据研发链路,或有前后端全栈、工程化、评测体系建设经验;\n4、有从0到1快速交付产品能力的经历,并能清晰说明方案取舍与落地效果。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"React",
"Vue",
"数据结构",
"数据库"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业优先;加分项",
"job_highlights": "在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7667531539372443909/detail"
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"posting": {
"posting_id": "7667531539372443909",
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7667531539372443909/detail"
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"fulltext": "AI Agent开发工程师(数据知识方向) - 数据平台\n职位描述\n团队介绍:数据平台是字节跳动数据中台部门,为公司多业务线(包括抖音、电商、直播和生活服务等)提供一站式大数据解决方案,涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路,提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时,数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出,让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。\n\n1、负责数据平台AI应用功能的设计、前后端开发与迭代,以业务效果为导向推动创意落地;\n2、能够围绕用户场景完成AI能力调优(如模型调优、Prompt优化、效果评估),推动产品升级;\n3、主动进行技术调研,将前沿AI技术转化为可落地的业务方案;\n4、参与团队方案沉淀、技术文档编写等日常协作。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉至少一种主流编程语言,具备良好的数据结构、算法、操作系统、网络或数据库基础;\n3、对前端(React/Vue/TypeScript)或后端(Node.js/Python/Go等)开发有实践经验,能独立完成模块设计、开发、调试与上线交付;\n4、对AI Agent/LLM应用有浓厚兴趣,愿意围绕用户问题持续打磨Prompt、评估方法和工程链路;\n5、具备良好的问题拆解、沟通协作和负责人意识,关注业务结果、工程质量和长期可维护性。\n\n加分项\n1、有AI Agent、LLM应用、数据产品、开发者工具、自动化工作流等相关项目经验;\n2、有可验证产出:个人项目、技术博客、开源贡献、论文/专利、竞赛或Hackathon作品等;\n3、熟悉数据平台、BI分析、数据研发链路,或有前后端全栈、工程化、评测体系建设经验;\n4、有从0到1快速交付产品能力的经历,并能清晰说明方案取舍与落地效果。\n团队介绍:数据平台是字节跳动数据中台部门,为公司多业务线(包括抖音、电商、直播和生活服务等)提供一站式大数据解决方案,涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路,提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时,数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出,让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。\n\n1、负责数据平台AI应用功能的设计、前后端开发与迭代,以业务效果为导向推动创意落地;\n2、能够围绕用户场景完成AI能力调优(如模型调优、Prompt优化、效果评估),推动产品升级;\n3、主动进行技术调研,将前沿AI技术转化为可落地的业务方案;\n4、参与团队方案沉淀、技术文档编写等日常协作。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉至少一种主流编程语言,具备良好的数据结构、算法、操作系统、网络或数据库基础;\n3、对前端(React/Vue/TypeScript)或后端(Node.js/Python/Go等)开发有实践经验,能独立完成模块设计、开发、调试与上线交付;\n4、对AI Agent/LLM应用有浓厚兴趣,愿意围绕用户问题持续打磨Prompt、评估方法和工程链路;\n5、具备良好的问题拆解、沟通协作和负责人意识,关注业务结果、工程质量和长期可维护性。\n\n加分项\n1、有AI Agent、LLM应用、数据产品、开发者工具、自动化工作流等相关项目经验;\n2、有可验证产出:个人项目、技术博客、开源贡献、论文/专利、竞赛或Hackathon作品等;\n3、熟悉数据平台、BI分析、数据研发链路,或有前后端全栈、工程化、评测体系建设经验;\n4、有从0到1快速交付产品能力的经历,并能清晰说明方案取舍与落地效果。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T005"
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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