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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法工程师（Agent Harness方向） - 剪映CapCut",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、深圳、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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"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：剪映CapCut团队成立七年，先后孵化了剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、Pippit等产品，覆盖视频、图片、Al生成、视频营销等多领域，打造与AI结合的全球化产品矩阵。\n我们的愿景是：激发想象力，成为全球领先的互动内容平台，创造独特的体验和价值。\n我们期待你的加入，一同极致打磨用户体验,构建创意生态和商业化能力，定义AI与创作结合的无限可能，让内容互动更简单、更精彩!\n\n1、面向即梦Dreamina创作Agent，负责Agent Harness的系统优化能力建设，提升Agent在线执行效率、稳定性和成本效率；\n2、围绕多轮Agent调用链路，优化LLM请求组织、上下文复用、Prompt Cache、Token使用效率和长上下文性能；\n3、负责TTFT、吞吐、TPM、延迟、成本等指标分析，建立Agent链路性能诊断和优化机制；\n4、探索模型路由策略，根据任务类型、上下文长度、延迟要求、成本约束和效果目标，动态选择合适模型与调用方式；\n5、参与LLM serving、模型部署、推理服务管理和调用链路优化，提升多模型、多工具Agent系统的整体稳定性；建设Agent运行日志、链路追踪、性能监控和问题归因能力，支持线上快速定位和持续优化，与算法、模型、工程和产品团队协作，将Agent系统优化能力落地到即梦真实创作链路。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；\n2、熟悉大模型Agent、Tool Use、Function Call、多轮对话、任务规划、工作流编排中的一种或多种技术；\n3、具备良好的算法实验能力和问题抽象能力，能够从复杂创作场景中提炼可优化的技术问题；\n4、熟悉Python，具备良好的实验实现、数据分析和效果评估能力；\n5、对LLM/VLM、多模态生成、AIGC创作产品或Agentic产品有浓厚兴趣；\n6、主动积极，有创业精神，具备良好的沟通协作能力和问题解决能力。",
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"Python",
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"fulltext": "大模型算法工程师（Agent Harness方向） - 剪映CapCut\n职位描述\n团队介绍：剪映CapCut团队成立七年，先后孵化了剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、Pippit等产品，覆盖视频、图片、Al生成、视频营销等多领域，打造与AI结合的全球化产品矩阵。\n我们的愿景是：激发想象力，成为全球领先的互动内容平台，创造独特的体验和价值。\n我们期待你的加入，一同极致打磨用户体验,构建创意生态和商业化能力，定义AI与创作结合的无限可能，让内容互动更简单、更精彩!\n\n1、面向即梦Dreamina创作Agent，负责Agent Harness的系统优化能力建设，提升Agent在线执行效率、稳定性和成本效率；\n2、围绕多轮Agent调用链路，优化LLM请求组织、上下文复用、Prompt Cache、Token使用效率和长上下文性能；\n3、负责TTFT、吞吐、TPM、延迟、成本等指标分析，建立Agent链路性能诊断和优化机制；\n4、探索模型路由策略，根据任务类型、上下文长度、延迟要求、成本约束和效果目标，动态选择合适模型与调用方式；\n5、参与LLM serving、模型部署、推理服务管理和调用链路优化，提升多模型、多工具Agent系统的整体稳定性；建设Agent运行日志、链路追踪、性能监控和问题归因能力，支持线上快速定位和持续优化，与算法、模型、工程和产品团队协作，将Agent系统优化能力落地到即梦真实创作链路。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；\n2、熟悉大模型Agent、Tool Use、Function Call、多轮对话、任务规划、工作流编排中的一种或多种技术；\n3、具备良好的算法实验能力和问题抽象能力，能够从复杂创作场景中提炼可优化的技术问题；\n4、熟悉Python，具备良好的实验实现、数据分析和效果评估能力；\n5、对LLM/VLM、多模态生成、AIGC创作产品或Agentic产品有浓厚兴趣；\n6、主动积极，有创业精神，具备良好的沟通协作能力和问题解决能力。\n团队介绍：剪映CapCut团队成立七年，先后孵化了剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、Pippit等产品，覆盖视频、图片、Al生成、视频营销等多领域，打造与AI结合的全球化产品矩阵。\n我们的愿景是：激发想象力，成为全球领先的互动内容平台，创造独特的体验和价值。\n我们期待你的加入，一同极致打磨用户体验,构建创意生态和商业化能力，定义AI与创作结合的无限可能，让内容互动更简单、更精彩!\n\n1、面向即梦Dreamina创作Agent，负责Agent Harness的系统优化能力建设，提升Agent在线执行效率、稳定性和成本效率；\n2、围绕多轮Agent调用链路，优化LLM请求组织、上下文复用、Prompt Cache、Token使用效率和长上下文性能；\n3、负责TTFT、吞吐、TPM、延迟、成本等指标分析，建立Agent链路性能诊断和优化机制；\n4、探索模型路由策略，根据任务类型、上下文长度、延迟要求、成本约束和效果目标，动态选择合适模型与调用方式；\n5、参与LLM serving、模型部署、推理服务管理和调用链路优化，提升多模型、多工具Agent系统的整体稳定性；建设Agent运行日志、链路追踪、性能监控和问题归因能力，支持线上快速定位和持续优化，与算法、模型、工程和产品团队协作，将Agent系统优化能力落地到即梦真实创作链路。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；\n2、熟悉大模型Agent、Tool Use、Function Call、多轮对话、任务规划、工作流编排中的一种或多种技术；\n3、具备良好的算法实验能力和问题抽象能力，能够从复杂创作场景中提炼可优化的技术问题；\n4、熟悉Python，具备良好的实验实现、数据分析和效果评估能力；\n5、对LLM/VLM、多模态生成、AIGC创作产品或Agentic产品有浓厚兴趣；\n6、主动积极，有创业精神，具备良好的沟通协作能力和问题解决能力。",
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