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）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI搜索后端开发工程师 - 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
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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：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、参与AI Agent类产品的架构设计与开发，涵盖意图理解、多轮对话、工具调用、RAG检索增强、洞察生成等核心能力，将大模型能力深度融入搜索与推荐链路，打造智能化、可信赖的企业级信息服务体验；\n2、参与系统整体架构设计与核心代码开发，支撑亿级内容/数据规模下的高并发、低延迟服务；攻克海量数据处理、多租户数据隔离、服务解耦与弹性扩缩容等技术难题，保障系统的高可用与可扩展性；\n3、以AI技术为驱动，构建内容理解、内容生成、合规风控等内容生态共性技术能力，包括文本/多模态内容的语义理解、标签体系、质量评估、风险识别与内容安全审核等；\n4、参与大模型相关前沿业务系统的研发与工程化落地，探索LLM在搜索、推荐、Agent场景下的创新应用，推动技术选型与系统迭代。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理；\n3、熟练掌握至少一门后端编程语言（Go/Java/Python/C++等），具备良好的工程编码习惯和代码质量意识；\n4、对搜索、推荐或AI领域有强烈兴趣，了解信息检索、推荐系统或大语言模型相关基础知识者优先；\n5、具备优秀的逻辑分析能力，能够对复杂业务逻辑进行合理的抽象、拆分与建模；\n6、有强烈的求知欲、自驱力，优秀的学习能力与团队沟通协作能力。\n\n加分项：\n1、熟悉搜索/推荐常见技术栈：Elasticsearch/OpenSearch、Faiss/Milvus向量检索、召回与排序算法、Embedding技术、Query理解、推荐特征工程等；\n2、有搜索、推荐、广告、内容平台、AI Agent相关实习或项目经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Elasticsearch",
"数据结构",
"数据库",
"学习能力",
"分析能力",
"建模",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程等相关专业优先；4、对搜索、推荐或AI领域有强烈兴趣，了解信息检索、推荐系统或大语言模型相关基础知识者优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7669701285117167877",
"post_date": "2026-08-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI搜索后端开发工程师 - 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、参与AI Agent类产品的架构设计与开发，涵盖意图理解、多轮对话、工具调用、RAG检索增强、洞察生成等核心能力，将大模型能力深度融入搜索与推荐链路，打造智能化、可信赖的企业级信息服务体验；\n2、参与系统整体架构设计与核心代码开发，支撑亿级内容/数据规模下的高并发、低延迟服务；攻克海量数据处理、多租户数据隔离、服务解耦与弹性扩缩容等技术难题，保障系统的高可用与可扩展性；\n3、以AI技术为驱动，构建内容理解、内容生成、合规风控等内容生态共性技术能力，包括文本/多模态内容的语义理解、标签体系、质量评估、风险识别与内容安全审核等；\n4、参与大模型相关前沿业务系统的研发与工程化落地，探索LLM在搜索、推荐、Agent场景下的创新应用，推动技术选型与系统迭代。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理；\n3、熟练掌握至少一门后端编程语言（Go/Java/Python/C++等），具备良好的工程编码习惯和代码质量意识；\n4、对搜索、推荐或AI领域有强烈兴趣，了解信息检索、推荐系统或大语言模型相关基础知识者优先；\n5、具备优秀的逻辑分析能力，能够对复杂业务逻辑进行合理的抽象、拆分与建模；\n6、有强烈的求知欲、自驱力，优秀的学习能力与团队沟通协作能力。\n\n加分项：\n1、熟悉搜索/推荐常见技术栈：Elasticsearch/OpenSearch、Faiss/Milvus向量检索、召回与排序算法、Embedding技术、Query理解、推荐特征工程等；\n2、有搜索、推荐、广告、内容平台、AI Agent相关实习或项目经验。\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、参与AI Agent类产品的架构设计与开发，涵盖意图理解、多轮对话、工具调用、RAG检索增强、洞察生成等核心能力，将大模型能力深度融入搜索与推荐链路，打造智能化、可信赖的企业级信息服务体验；\n2、参与系统整体架构设计与核心代码开发，支撑亿级内容/数据规模下的高并发、低延迟服务；攻克海量数据处理、多租户数据隔离、服务解耦与弹性扩缩容等技术难题，保障系统的高可用与可扩展性；\n3、以AI技术为驱动，构建内容理解、内容生成、合规风控等内容生态共性技术能力，包括文本/多模态内容的语义理解、标签体系、质量评估、风险识别与内容安全审核等；\n4、参与大模型相关前沿业务系统的研发与工程化落地，探索LLM在搜索、推荐、Agent场景下的创新应用，推动技术选型与系统迭代。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理；\n3、熟练掌握至少一门后端编程语言（Go/Java/Python/C++等），具备良好的工程编码习惯和代码质量意识；\n4、对搜索、推荐或AI领域有强烈兴趣，了解信息检索、推荐系统或大语言模型相关基础知识者优先；\n5、具备优秀的逻辑分析能力，能够对复杂业务逻辑进行合理的抽象、拆分与建模；\n6、有强烈的求知欲、自驱力，优秀的学习能力与团队沟通协作能力。\n\n加分项：\n1、熟悉搜索/推荐常见技术栈：Elasticsearch/OpenSearch、Faiss/Milvus向量检索、召回与排序算法、Embedding技术、Query理解、推荐特征工程等；\n2、有搜索、推荐、广告、内容平台、AI Agent相关实习或项目经验。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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