主分类：Agent系统开发
辅助：大模型与生成式算法研发（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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"job": {
"job_title": "Agent大模型算法专家（抖音保险） - 内容消费与非闭环营销",
"job_level": "专家",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"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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"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：内容消费与非闭环营销技术团队，服务内容消费和非闭环营销行业数十万客户和十亿级用户。其中，内容消费行业包括游戏、小游戏、短剧、小说、社交与工具等行业，非闭环营销行业包括平台电商、引流电商等行业。内容消费与非闭环营销围绕客户深转、ROI等本质诉求，构建了完整的产品矩阵，知名产品有UBA/UBP自动化产品、深转ROI1\\ROI7产品等。研发团队主要通过技术手段支持行业的收入和市占提升，工作内容包括：投放策略优化（出价、自动化）、模型优化（深度延迟和稀疏转化建模、序列建模、Large Recommend Model等）、流量和体验策略优化（ROI3产品、推荐广告融合、多目标建模等）、AI内容理解和生成（多模态模型、营销创意&剧集生成等）、定价和权益激励策略优化（智能定价、QCPX等）、海量创意自动化托管投放架构（DPA）、新产品开发等。\n\n1、负责保险行业Agent与大模型能力建设，围绕用户选险、投保咨询、保障规划、理赔协助、续保经营和B端经营助手等场景打造智能体系统；\n2、结合保险行业复杂流程和专业知识，设计任务规划、工具调用、知识检索、记忆管理、多轮对话、执行反馈和多Agent协作等能力；\n3、构建面向保险场景的基座大模型训练体系，围绕保险知识、条款理解、需求分析、风险识别和服务决策等任务，开展SFT、RL、偏好对齐、数据合成与领域Benchmark建设，持续提升模型在保险专业场景中的准确性、可靠性和可评测性；\n4、建设保险行业知识体系和Agent评测体系，覆盖事实准确性、规划质量、工具调用正确率、对话体验、任务完成率、安全合规和可解释性；\n5、推动Agent与推荐分发、AIGC内容生产、线索经营、商家经营和业务系统工具融合，形成从用户需求理解到服务执行的业务闭环；\n6、关注前沿Agent框架、Agentic Workflow、Agentic RL、复杂任务规划和生产级智能体架构，探索下一代保险智能服务形态。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的机器学习、自然语言处理、系统设计和工程实现基础；\n2、熟悉LLM、Agent、RAG、工具调用、Function Calling、工作流编排、多轮对话、复杂任务规划或模型评测中的一个或多个方向，有完整项目落地经验；\n3、熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向，能够围绕专业场景持续提升模型的事实准确性、任务完成率和可靠性；\n4、具备良好的工程与架构能力，能够设计高可用、可扩展、可观测、可评测的智能体系统；\n5、理解Agent在真实业务场景中的稳定性、成本、延迟、权限、安全和可控性问题，能够在复杂业务约束下推动方案落地。\n\n加分项\n1、有保险、金融、医疗等垂直领域基座大模型后训练经验者优先；\n2、有保险顾问、智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"可靠性",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项；1、有保险、金融、医疗等垂直领域基座大模型后训练经验者优先；2、有保险顾问、智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "Agent大模型算法专家（抖音保险） - 内容消费与非闭环营销\n职位描述\n团队介绍：内容消费与非闭环营销技术团队，服务内容消费和非闭环营销行业数十万客户和十亿级用户。其中，内容消费行业包括游戏、小游戏、短剧、小说、社交与工具等行业，非闭环营销行业包括平台电商、引流电商等行业。内容消费与非闭环营销围绕客户深转、ROI等本质诉求，构建了完整的产品矩阵，知名产品有UBA/UBP自动化产品、深转ROI1\\ROI7产品等。研发团队主要通过技术手段支持行业的收入和市占提升，工作内容包括：投放策略优化（出价、自动化）、模型优化（深度延迟和稀疏转化建模、序列建模、Large Recommend Model等）、流量和体验策略优化（ROI3产品、推荐广告融合、多目标建模等）、AI内容理解和生成（多模态模型、营销创意&剧集生成等）、定价和权益激励策略优化（智能定价、QCPX等）、海量创意自动化托管投放架构（DPA）、新产品开发等。\n\n1、负责保险行业Agent与大模型能力建设，围绕用户选险、投保咨询、保障规划、理赔协助、续保经营和B端经营助手等场景打造智能体系统；\n2、结合保险行业复杂流程和专业知识，设计任务规划、工具调用、知识检索、记忆管理、多轮对话、执行反馈和多Agent协作等能力；\n3、构建面向保险场景的基座大模型训练体系，围绕保险知识、条款理解、需求分析、风险识别和服务决策等任务，开展SFT、RL、偏好对齐、数据合成与领域Benchmark建设，持续提升模型在保险专业场景中的准确性、可靠性和可评测性；\n4、建设保险行业知识体系和Agent评测体系，覆盖事实准确性、规划质量、工具调用正确率、对话体验、任务完成率、安全合规和可解释性；\n5、推动Agent与推荐分发、AIGC内容生产、线索经营、商家经营和业务系统工具融合，形成从用户需求理解到服务执行的业务闭环；\n6、关注前沿Agent框架、Agentic Workflow、Agentic RL、复杂任务规划和生产级智能体架构，探索下一代保险智能服务形态。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的机器学习、自然语言处理、系统设计和工程实现基础；\n2、熟悉LLM、Agent、RAG、工具调用、Function Calling、工作流编排、多轮对话、复杂任务规划或模型评测中的一个或多个方向，有完整项目落地经验；\n3、熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向，能够围绕专业场景持续提升模型的事实准确性、任务完成率和可靠性；\n4、具备良好的工程与架构能力，能够设计高可用、可扩展、可观测、可评测的智能体系统；\n5、理解Agent在真实业务场景中的稳定性、成本、延迟、权限、安全和可控性问题，能够在复杂业务约束下推动方案落地。\n\n加分项\n1、有保险、金融、医疗等垂直领域基座大模型后训练经验者优先；\n2、有保险顾问、智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先。\n团队介绍：内容消费与非闭环营销技术团队，服务内容消费和非闭环营销行业数十万客户和十亿级用户。其中，内容消费行业包括游戏、小游戏、短剧、小说、社交与工具等行业，非闭环营销行业包括平台电商、引流电商等行业。内容消费与非闭环营销围绕客户深转、ROI等本质诉求，构建了完整的产品矩阵，知名产品有UBA/UBP自动化产品、深转ROI1\\ROI7产品等。研发团队主要通过技术手段支持行业的收入和市占提升，工作内容包括：投放策略优化（出价、自动化）、模型优化（深度延迟和稀疏转化建模、序列建模、Large Recommend Model等）、流量和体验策略优化（ROI3产品、推荐广告融合、多目标建模等）、AI内容理解和生成（多模态模型、营销创意&剧集生成等）、定价和权益激励策略优化（智能定价、QCPX等）、海量创意自动化托管投放架构（DPA）、新产品开发等。\n\n1、负责保险行业Agent与大模型能力建设，围绕用户选险、投保咨询、保障规划、理赔协助、续保经营和B端经营助手等场景打造智能体系统；\n2、结合保险行业复杂流程和专业知识，设计任务规划、工具调用、知识检索、记忆管理、多轮对话、执行反馈和多Agent协作等能力；\n3、构建面向保险场景的基座大模型训练体系，围绕保险知识、条款理解、需求分析、风险识别和服务决策等任务，开展SFT、RL、偏好对齐、数据合成与领域Benchmark建设，持续提升模型在保险专业场景中的准确性、可靠性和可评测性；\n4、建设保险行业知识体系和Agent评测体系，覆盖事实准确性、规划质量、工具调用正确率、对话体验、任务完成率、安全合规和可解释性；\n5、推动Agent与推荐分发、AIGC内容生产、线索经营、商家经营和业务系统工具融合，形成从用户需求理解到服务执行的业务闭环；\n6、关注前沿Agent框架、Agentic Workflow、Agentic RL、复杂任务规划和生产级智能体架构，探索下一代保险智能服务形态。\n1、计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的机器学习、自然语言处理、系统设计和工程实现基础；\n2、熟悉LLM、Agent、RAG、工具调用、Function Calling、工作流编排、多轮对话、复杂任务规划或模型评测中的一个或多个方向，有完整项目落地经验；\n3、熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向，能够围绕专业场景持续提升模型的事实准确性、任务完成率和可靠性；\n4、具备良好的工程与架构能力，能够设计高可用、可扩展、可观测、可评测的智能体系统；\n5、理解Agent在真实业务场景中的稳定性、成本、延迟、权限、安全和可控性问题，能够在复杂业务约束下推动方案落地。\n\n加分项\n1、有保险、金融、医疗等垂直领域基座大模型后训练经验者优先；\n2、有保险顾问、智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先。",
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