主分类：AI模型评测工程
辅助：Agent系统开发（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研发工程师（模型评测方向） - 移动OS",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "客户端"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、参与Agent Infra的建设，参与评测建设、AgenticSearch、知识库等基础能力建设，对大模型应用效果进行持续调优，通过数据分析与策略改进，提升工具的性能和体验；\n2、构建多维评测框架，综合确定性校验、模型裁判与人工抽检的混合评估策略；建设回归测试与实验能力，为迭代效果提供量化保障；\n3、构建「执行→反馈→分析→优化」的自进化闭环，通过轨迹分析自动识别薄弱环节，驱动上下文工程策略调优与能力自适应更新；\n4、跟踪AI技术趋势，思考AI研发新范式、AI新技术在研发提效中的落地场景，驱动产品创新。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，硕士学位优先；\n2、熟练掌握Python，同时熟悉Go/Nodejs/TypeScript中至少一门，具备良好的系统设计能力；\n3、熟悉主流大模型的能力边界、API调用与Prompt工程实践；理解Agent Loop、ReAct、Plan-and-Execute等主流架构模式；\n4、优秀的逻辑思维，善于将复杂场景拆解为可落地方案；\n5、良好的沟通协作能力，认可团队的目标和文化，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。\n\n加分项\n1、有Agent评测体系搭建经验，熟悉混合评估方法，或有LLM微调、模型评测经验；\n2、有Agent自进化、数据飞轮系统设计经验，或上下文工程、分层记忆系统实践经验；\n3、有Multi-Agent编排框架实际项目经验；\n4、有RAG系统建设经验，熟悉向量检索与知识图谱，或熟悉MCP、Function Calling等工具集成协议；\n5、有研发效能工具或AI Coding产品开发经验；\n6、在Agent/LLM领域有开源贡献或论文发表。",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"React",
"知识图谱",
"逻辑思维",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，硕士学位优先；加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"fulltext": "AI Agent研发工程师（模型评测方向） - 移动OS\n职位描述\n团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、参与Agent Infra的建设，参与评测建设、AgenticSearch、知识库等基础能力建设，对大模型应用效果进行持续调优，通过数据分析与策略改进，提升工具的性能和体验；\n2、构建多维评测框架，综合确定性校验、模型裁判与人工抽检的混合评估策略；建设回归测试与实验能力，为迭代效果提供量化保障；\n3、构建「执行→反馈→分析→优化」的自进化闭环，通过轨迹分析自动识别薄弱环节，驱动上下文工程策略调优与能力自适应更新；\n4、跟踪AI技术趋势，思考AI研发新范式、AI新技术在研发提效中的落地场景，驱动产品创新。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，硕士学位优先；\n2、熟练掌握Python，同时熟悉Go/Nodejs/TypeScript中至少一门，具备良好的系统设计能力；\n3、熟悉主流大模型的能力边界、API调用与Prompt工程实践；理解Agent Loop、ReAct、Plan-and-Execute等主流架构模式；\n4、优秀的逻辑思维，善于将复杂场景拆解为可落地方案；\n5、良好的沟通协作能力，认可团队的目标和文化，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。\n\n加分项\n1、有Agent评测体系搭建经验，熟悉混合评估方法，或有LLM微调、模型评测经验；\n2、有Agent自进化、数据飞轮系统设计经验，或上下文工程、分层记忆系统实践经验；\n3、有Multi-Agent编排框架实际项目经验；\n4、有RAG系统建设经验，熟悉向量检索与知识图谱，或熟悉MCP、Function Calling等工具集成协议；\n5、有研发效能工具或AI Coding产品开发经验；\n6、在Agent/LLM领域有开源贡献或论文发表。\n团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、参与Agent Infra的建设，参与评测建设、AgenticSearch、知识库等基础能力建设，对大模型应用效果进行持续调优，通过数据分析与策略改进，提升工具的性能和体验；\n2、构建多维评测框架，综合确定性校验、模型裁判与人工抽检的混合评估策略；建设回归测试与实验能力，为迭代效果提供量化保障；\n3、构建「执行→反馈→分析→优化」的自进化闭环，通过轨迹分析自动识别薄弱环节，驱动上下文工程策略调优与能力自适应更新；\n4、跟踪AI技术趋势，思考AI研发新范式、AI新技术在研发提效中的落地场景，驱动产品创新。\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，硕士学位优先；\n2、熟练掌握Python，同时熟悉Go/Nodejs/TypeScript中至少一门，具备良好的系统设计能力；\n3、熟悉主流大模型的能力边界、API调用与Prompt工程实践；理解Agent Loop、ReAct、Plan-and-Execute等主流架构模式；\n4、优秀的逻辑思维，善于将复杂场景拆解为可落地方案；\n5、良好的沟通协作能力，认可团队的目标和文化，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。\n\n加分项\n1、有Agent评测体系搭建经验，熟悉混合评估方法，或有LLM微调、模型评测经验；\n2、有Agent自进化、数据飞轮系统设计经验，或上下文工程、分层记忆系统实践经验；\n3、有Multi-Agent编排框架实际项目经验；\n4、有RAG系统建设经验，熟悉向量检索与知识图谱，或熟悉MCP、Function Calling等工具集成协议；\n5、有研发效能工具或AI Coding产品开发经验；\n6、在Agent/LLM领域有开源贡献或论文发表。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T015",
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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