主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "推荐算法工程师（大模型Agent方向） - TikTok算法",
"job_level": "校招",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": "算法"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": {
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"degree": "2027届获得硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、设计推荐Agent的意图推理、工具调用与调度机制，让模型把用户需求转化为可执行的推荐策略；\n2、构建Agent训练与评测闭环，包括高质量样本、Reward Model、Post-training、推荐仿真环境；\n3、研发面向线上服务的Harness与推理系统，解决长上下文、记忆管理、自我纠错、稳定性、时延与并发等核心问题；\n4、与推荐、搜索、架构团队协作，推动从离线训练、近线推理到线上实验和自我迭代的完整落地。",
"requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学、物理等相关专业；\n2、具备扎实的计算机基础与优秀的工程能力，熟悉Python/C++等至少一种语言；\n3、对大模型、强化学习、推荐系统、搜索或分布式系统中的一个或多个方向有深入兴趣和实践；\n4、乐于解决真实复杂问题：既能钻研模型与算法，也愿意把方案做成稳定、可验证、能产生业务价值的系统；\n5、有LLM Agent、推荐/搜索、RL、训练或推理加速相关项目经历者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"强化学习",
"分布式系统",
"大语言模型"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "推荐算法工程师（大模型Agent方向） - TikTok算法\n职位描述\n团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、设计推荐Agent的意图推理、工具调用与调度机制，让模型把用户需求转化为可执行的推荐策略；\n2、构建Agent训练与评测闭环，包括高质量样本、Reward Model、Post-training、推荐仿真环境；\n3、研发面向线上服务的Harness与推理系统，解决长上下文、记忆管理、自我纠错、稳定性、时延与并发等核心问题；\n4、与推荐、搜索、架构团队协作，推动从离线训练、近线推理到线上实验和自我迭代的完整落地。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学、物理等相关专业；\n2、具备扎实的计算机基础与优秀的工程能力，熟悉Python/C++等至少一种语言；\n3、对大模型、强化学习、推荐系统、搜索或分布式系统中的一个或多个方向有深入兴趣和实践；\n4、乐于解决真实复杂问题：既能钻研模型与算法，也愿意把方案做成稳定、可验证、能产生业务价值的系统；\n5、有LLM Agent、推荐/搜索、RL、训练或推理加速相关项目经历者优先。\n团队介绍：TikTok搜推算法团队，负责TikTok短视频产品的基础推荐、搜索算法，加入我们，你能接触到包括搜索、用户增长、社交、直播、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地，并着力研究下一代AI Search和Chatbot的核心研发技术，包括不限于Multi-Agent、Agentic RL、Harness、Loop Engineering，探索强化学习在大模型时代的新范式。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以感受不同文化的碰撞，激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。\n\n1、设计推荐Agent的意图推理、工具调用与调度机制，让模型把用户需求转化为可执行的推荐策略；\n2、构建Agent训练与评测闭环，包括高质量样本、Reward Model、Post-training、推荐仿真环境；\n3、研发面向线上服务的Harness与推理系统，解决长上下文、记忆管理、自我纠错、稳定性、时延与并发等核心问题；\n4、与推荐、搜索、架构团队协作，推动从离线训练、近线推理到线上实验和自我迭代的完整落地。\n1、2027届获得硕士及以上学位，计算机、电子、数学、物理等相关专业；\n2、具备扎实的计算机基础与优秀的工程能力，熟悉Python/C++等至少一种语言；\n3、对大模型、强化学习、推荐系统、搜索或分布式系统中的一个或多个方向有深入兴趣和实践；\n4、乐于解决真实复杂问题：既能钻研模型与算法，也愿意把方案做成稳定、可验证、能产生业务价值的系统；\n5、有LLM Agent、推荐/搜索、RL、训练或推理加速相关项目经历者优先。",
"standard_classification": {
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