主分类：Agent 产品经理
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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent产品经理（AgentOS与数据方向） - AI创新业务",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"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：字节跳动内部创新业务团队，专注研究新技术赛道相关领域产品，落地AI智能化创新。\n\n1、主导探索下一代个人智能助手的能力与体验上限，推动相关产品迭代和优化；\n2、推动「模型×Harness」上限能力探索，围绕真实高价值场景，系统性评估与验证模型、Harness与AgentOS的协同效果，从体验实测、产品对比和数据分析中发现关键差距，归因到模型/Harness/工具定义，提出优化方向；\n3、建设结合硬件Agent环境的高质量数据生产链路，产出可用于模型迭代与Benchmark构造的高质量数据；\n4、把探索与评测结果沉淀为可复用的评测标准、场景库和产品判断，输出量化结论；\n5、与模型、算法、工程、产品团队协作，推动“评测→归因→数据→模型迭代”闭环落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，产品/算法/研发背景均可，AI相关工作经验；\n2、深入理解大模型/Agent的能力边界，能独立判断和归因理想体验和模型能力之间的差距；\n3、动手能力强，熟练使用前沿AI工具，能快速搭Demo、跑评测、造数据；\n4、有产品意识，能判断AI能力是否真正解决用户价值；\n5、自驱、学习快，能在开放问题中主动定义方向、快速试错、独当一面。\n\n加分项\n1、有Agent基建经验（Agent loop、工具/沙箱、上下文/记忆管理、交互等）；\n2、熟悉模型评测方法论，能通过评测持续优化体验；\n3、模型数据领域有深度积淀，或有个人AI作品（Demo/Agent/开源项目）。",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI Agent产品经理（AgentOS与数据方向） - AI创新业务\n职位描述\n团队介绍：字节跳动内部创新业务团队，专注研究新技术赛道相关领域产品，落地AI智能化创新。\n\n1、主导探索下一代个人智能助手的能力与体验上限，推动相关产品迭代和优化；\n2、推动「模型×Harness」上限能力探索，围绕真实高价值场景，系统性评估与验证模型、Harness与AgentOS的协同效果，从体验实测、产品对比和数据分析中发现关键差距，归因到模型/Harness/工具定义，提出优化方向；\n3、建设结合硬件Agent环境的高质量数据生产链路，产出可用于模型迭代与Benchmark构造的高质量数据；\n4、把探索与评测结果沉淀为可复用的评测标准、场景库和产品判断，输出量化结论；\n5、与模型、算法、工程、产品团队协作，推动“评测→归因→数据→模型迭代”闭环落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，产品/算法/研发背景均可，AI相关工作经验；\n2、深入理解大模型/Agent的能力边界，能独立判断和归因理想体验和模型能力之间的差距；\n3、动手能力强，熟练使用前沿AI工具，能快速搭Demo、跑评测、造数据；\n4、有产品意识，能判断AI能力是否真正解决用户价值；\n5、自驱、学习快，能在开放问题中主动定义方向、快速试错、独当一面。\n\n加分项\n1、有Agent基建经验（Agent loop、工具/沙箱、上下文/记忆管理、交互等）；\n2、熟悉模型评测方法论，能通过评测持续优化体验；\n3、模型数据领域有深度积淀，或有个人AI作品（Demo/Agent/开源项目）。\n团队介绍：字节跳动内部创新业务团队，专注研究新技术赛道相关领域产品，落地AI智能化创新。\n\n1、主导探索下一代个人智能助手的能力与体验上限，推动相关产品迭代和优化；\n2、推动「模型×Harness」上限能力探索，围绕真实高价值场景，系统性评估与验证模型、Harness与AgentOS的协同效果，从体验实测、产品对比和数据分析中发现关键差距，归因到模型/Harness/工具定义，提出优化方向；\n3、建设结合硬件Agent环境的高质量数据生产链路，产出可用于模型迭代与Benchmark构造的高质量数据；\n4、把探索与评测结果沉淀为可复用的评测标准、场景库和产品判断，输出量化结论；\n5、与模型、算法、工程、产品团队协作，推动“评测→归因→数据→模型迭代”闭环落地。\n1、本科及以上学历，产品/算法/研发背景均可，AI相关工作经验；\n2、深入理解大模型/Agent的能力边界，能独立判断和归因理想体验和模型能力之间的差距；\n3、动手能力强，熟练使用前沿AI工具，能快速搭Demo、跑评测、造数据；\n4、有产品意识，能判断AI能力是否真正解决用户价值；\n5、自驱、学习快，能在开放问题中主动定义方向、快速试错、独当一面。\n\n加分项\n1、有Agent基建经验（Agent loop、工具/沙箱、上下文/记忆管理、交互等）；\n2、熟悉模型评测方法论，能通过评测持续优化体验；\n3、模型数据领域有深度积淀，或有个人AI作品（Demo/Agent/开源项目）。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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