主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent策略工程师 - Seed",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳、上海、杭州",
"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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"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届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\n1、参与设计和开发基于LLM的AI Agent系统，包括工具调用、记忆管理等核心模块；\n2、探索和优化Agent架构，提升任务规划、推理和执行的效果与可靠性；\n3、设计和实施AI应用的评测体系，通过数据驱动持续优化Agent表现；\n4、跟进前沿Agent技术，快速原型验证并落地到产品中。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握至少一门编程语言；\n3、对LLM和AI Agent有浓厚兴趣，动手能力强，有独立完成项目的能力，学习能力优秀；\n4、有良好的团队合作精神，有责任心。\n\n以下经历加分：\n1、有AI Agent产品的开发或调优经验（如OpenClaw、Claude Code、Codex等）；\n2、有LLM应用调优经验（效果评测、Prompt优化、模型选型等）；\n3、有NLP或大模型相关科研经历。",
"skills": [AI生成
"数据结构",
"团队协作",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；以下经历加分：",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7668269590400698677/detail"
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"fulltext": "Agent策略工程师 - Seed\n职位描述\n团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\n1、参与设计和开发基于LLM的AI Agent系统，包括工具调用、记忆管理等核心模块；\n2、探索和优化Agent架构，提升任务规划、推理和执行的效果与可靠性；\n3、设计和实施AI应用的评测体系，通过数据驱动持续优化Agent表现；\n4、跟进前沿Agent技术，快速原型验证并落地到产品中。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握至少一门编程语言；\n3、对LLM和AI Agent有浓厚兴趣，动手能力强，有独立完成项目的能力，学习能力优秀；\n4、有良好的团队合作精神，有责任心。\n\n以下经历加分：\n1、有AI Agent产品的开发或调优经验（如OpenClaw、Claude Code、Codex等）；\n2、有LLM应用调优经验（效果评测、Prompt优化、模型选型等）；\n3、有NLP或大模型相关科研经历。\n团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\n1、参与设计和开发基于LLM的AI Agent系统，包括工具调用、记忆管理等核心模块；\n2、探索和优化Agent架构，提升任务规划、推理和执行的效果与可靠性；\n3、设计和实施AI应用的评测体系，通过数据驱动持续优化Agent表现；\n4、跟进前沿Agent技术，快速原型验证并落地到产品中。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握至少一门编程语言；\n3、对LLM和AI Agent有浓厚兴趣，动手能力强，有独立完成项目的能力，学习能力优秀；\n4、有良好的团队合作精神，有责任心。\n\n以下经历加分：\n1、有AI Agent产品的开发或调优经验（如OpenClaw、Claude Code、Codex等）；\n2、有LLM应用调优经验（效果评测、Prompt优化、模型选型等）；\n3、有NLP或大模型相关科研经历。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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