主分类：Agent系统开发
辅助：后端与业务系统研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent后端研发工程师 - Data AML",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"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：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、企业级Agent架构与研发：参与企业级复杂AI Agent的后端服务设计与开发；构建高可用、高扩展的微服务体系，支撑大规模Agent应用、复杂自动化工作流及数据产品的稳定运行；参与推荐系统、AIGC应用的技术方案设计、工程实现及性能优化；\n2、多Agent协作框架：设计多Agent编排与调度系统，支持复杂任务分解、角色分工、消息通信与协同工作流；\n3、可观测性与质量保障：持续监控与优化Agent的回答质量、成功率与响应时延；\n4、实时数据流处理：负责内容数据实时接入、清洗去重、语言识别、结构化解析（正文/作者/时间/互动量/链接）、跨平台去重与归并；基于流式计算实现实时NLP分析、Embedding向量化、话题增量聚类，支撑秒级到分钟级的热点发现、风险预警与业务洞察；运用AI技术建设内容理解、内容生成与安全合规等内容生态通用能力；\n5、高并发系统设计：支撑大规模用户访问，进行性能调优、容量规划与故障排查，保障系统在高并发场景下的稳定性；探索AI原生场景下的软件工程实践与技术范式。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业优先；\n2、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；熟悉大语言模型相关技术：Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）、Function Calling、Fine-Tuning数据工程、长文本处理等；\n3、了解大语言模型相关技术，有Agent开发、Agent框架、Agent Skills等相关经验者优先；有LLM应用开发经验，熟悉LangChain/LlamaIndex/AutoGen/CrewAI等Agent框架，或有自主设计Agent架构的经验；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；\n5、有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力。",
"skills": [AI生成
"数据结构",
"沟通能力",
"分析能力",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业优先；3、了解大语言模型相关技术，有Agent开发、Agent框架、Agent Skills等相关经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7669700362425190709/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7669700362425190709",
"post_date": "2026-08-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7669700362425190709/detail"
},
"fulltext": "AI Agent后端研发工程师 - Data AML\n职位描述\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、企业级Agent架构与研发：参与企业级复杂AI Agent的后端服务设计与开发；构建高可用、高扩展的微服务体系，支撑大规模Agent应用、复杂自动化工作流及数据产品的稳定运行；参与推荐系统、AIGC应用的技术方案设计、工程实现及性能优化；\n2、多Agent协作框架：设计多Agent编排与调度系统，支持复杂任务分解、角色分工、消息通信与协同工作流；\n3、可观测性与质量保障：持续监控与优化Agent的回答质量、成功率与响应时延；\n4、实时数据流处理：负责内容数据实时接入、清洗去重、语言识别、结构化解析（正文/作者/时间/互动量/链接）、跨平台去重与归并；基于流式计算实现实时NLP分析、Embedding向量化、话题增量聚类，支撑秒级到分钟级的热点发现、风险预警与业务洞察；运用AI技术建设内容理解、内容生成与安全合规等内容生态通用能力；\n5、高并发系统设计：支撑大规模用户访问，进行性能调优、容量规划与故障排查，保障系统在高并发场景下的稳定性；探索AI原生场景下的软件工程实践与技术范式。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业优先；\n2、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；熟悉大语言模型相关技术：Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）、Function Calling、Fine-Tuning数据工程、长文本处理等；\n3、了解大语言模型相关技术，有Agent开发、Agent框架、Agent Skills等相关经验者优先；有LLM应用开发经验，熟悉LangChain/LlamaIndex/AutoGen/CrewAI等Agent框架，或有自主设计Agent架构的经验；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；\n5、有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力。\n团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、企业级Agent架构与研发：参与企业级复杂AI Agent的后端服务设计与开发；构建高可用、高扩展的微服务体系，支撑大规模Agent应用、复杂自动化工作流及数据产品的稳定运行；参与推荐系统、AIGC应用的技术方案设计、工程实现及性能优化；\n2、多Agent协作框架：设计多Agent编排与调度系统，支持复杂任务分解、角色分工、消息通信与协同工作流；\n3、可观测性与质量保障：持续监控与优化Agent的回答质量、成功率与响应时延；\n4、实时数据流处理：负责内容数据实时接入、清洗去重、语言识别、结构化解析（正文/作者/时间/互动量/链接）、跨平台去重与归并；基于流式计算实现实时NLP分析、Embedding向量化、话题增量聚类，支撑秒级到分钟级的热点发现、风险预警与业务洞察；运用AI技术建设内容理解、内容生成与安全合规等内容生态通用能力；\n5、高并发系统设计：支撑大规模用户访问，进行性能调优、容量规划与故障排查，保障系统在高并发场景下的稳定性；探索AI原生场景下的软件工程实践与技术范式。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业优先；\n2、掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识；熟悉大语言模型相关技术：Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）、Function Calling、Fine-Tuning数据工程、长文本处理等；\n3、了解大语言模型相关技术，有Agent开发、Agent框架、Agent Skills等相关经验者优先；有LLM应用开发经验，熟悉LangChain/LlamaIndex/AutoGen/CrewAI等Agent框架，或有自主设计Agent架构的经验；\n4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；\n5、有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T002"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}