主分类：Agent系统开发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI搜索/推荐系统工程师 - Data AML",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳、北京",
"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、负责搜索、推荐相关智能体应用研发工作，围绕数据生产、链路优化、实验分析、系统提效等场景，推动Agent能力在推搜推荐系统中的落地；\n2、LLM/Agent工程化应用与业务落地：结合任务拆解、工具调用、Workflow编排，开发面向数据质量分析、离线数据开发、特征工程、A/B实验分析等场景的Agent Skill和自动化流程；\n3、参与搜索推荐离线链路建设，包括倒排生成、Embedding生成、索引生成、Item CF、特征生产与校验等，提升数据开发效率和系统迭代质量；\n4、参与在线数据链路和服务架构优化，从系统链路、服务架构、资源利用、稳定性保障等视角识别并解决问题，提升系统高性能、高可用、高容错能力。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历；\n2、熟练掌握Go/Java/Python/Scala等至少一门开发语言，具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络和系统设计基础；有搜索、推荐、广告、内容分发等相关经验，理解召回、排序、特征、索引、实验评估等基础链路，有分布式系统或高并发服务研发经验者优先；\n3、具备良好的工程能力和问题分析能力，有大数据处理、离线数据开发经验，能够独立完成复杂模块的方案设计和工程实现；有Spark/Flink/Hive/Kafka等相关经验者优先；\n4、对LLM、Agent、RAG、工具调用、Workflow编排等技术有基本理解或实践经验，能够将复杂人工流程抽象为可自动化、可复用的Agent能力；\n5、有搜索推荐系统、特征平台、A/B实验平台、Agent平台、数据质量平台、性能优化或稳定性建设经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Scala",
"Spark",
"Flink",
"Kafka",
"数据结构",
"分布式系统",
"性能优化",
"分析能力",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "有搜索、推荐、广告、内容分发等相关经验，理解召回、排序、特征、索引、实验评估等基础链路，有分布式系统或高并发服务研发经验者优先；有Spark/Flink/Hive/Kafka等相关经验者优先；5、有搜索推荐系统、特征平台、A/B实验平台、Agent平台、数据质量平台、性能优化或稳定性建设经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7672773197708413237",
"post_date": "2026-08-11",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI搜索/推荐系统工程师 - 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、负责搜索、推荐相关智能体应用研发工作，围绕数据生产、链路优化、实验分析、系统提效等场景，推动Agent能力在推搜推荐系统中的落地；\n2、LLM/Agent工程化应用与业务落地：结合任务拆解、工具调用、Workflow编排，开发面向数据质量分析、离线数据开发、特征工程、A/B实验分析等场景的Agent Skill和自动化流程；\n3、参与搜索推荐离线链路建设，包括倒排生成、Embedding生成、索引生成、Item CF、特征生产与校验等，提升数据开发效率和系统迭代质量；\n4、参与在线数据链路和服务架构优化，从系统链路、服务架构、资源利用、稳定性保障等视角识别并解决问题，提升系统高性能、高可用、高容错能力。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历；\n2、熟练掌握Go/Java/Python/Scala等至少一门开发语言，具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络和系统设计基础；有搜索、推荐、广告、内容分发等相关经验，理解召回、排序、特征、索引、实验评估等基础链路，有分布式系统或高并发服务研发经验者优先；\n3、具备良好的工程能力和问题分析能力，有大数据处理、离线数据开发经验，能够独立完成复杂模块的方案设计和工程实现；有Spark/Flink/Hive/Kafka等相关经验者优先；\n4、对LLM、Agent、RAG、工具调用、Workflow编排等技术有基本理解或实践经验，能够将复杂人工流程抽象为可自动化、可复用的Agent能力；\n5、有搜索推荐系统、特征平台、A/B实验平台、Agent平台、数据质量平台、性能优化或稳定性建设经验者优先。\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、负责搜索、推荐相关智能体应用研发工作，围绕数据生产、链路优化、实验分析、系统提效等场景，推动Agent能力在推搜推荐系统中的落地；\n2、LLM/Agent工程化应用与业务落地：结合任务拆解、工具调用、Workflow编排，开发面向数据质量分析、离线数据开发、特征工程、A/B实验分析等场景的Agent Skill和自动化流程；\n3、参与搜索推荐离线链路建设，包括倒排生成、Embedding生成、索引生成、Item CF、特征生产与校验等，提升数据开发效率和系统迭代质量；\n4、参与在线数据链路和服务架构优化，从系统链路、服务架构、资源利用、稳定性保障等视角识别并解决问题，提升系统高性能、高可用、高容错能力。\n1、2027届获得本科及以上学历；\n2、熟练掌握Go/Java/Python/Scala等至少一门开发语言，具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络和系统设计基础；有搜索、推荐、广告、内容分发等相关经验，理解召回、排序、特征、索引、实验评估等基础链路，有分布式系统或高并发服务研发经验者优先；\n3、具备良好的工程能力和问题分析能力，有大数据处理、离线数据开发经验，能够独立完成复杂模块的方案设计和工程实现；有Spark/Flink/Hive/Kafka等相关经验者优先；\n4、对LLM、Agent、RAG、工具调用、Workflow编排等技术有基本理解或实践经验，能够将复杂人工流程抽象为可自动化、可复用的Agent能力；\n5、有搜索推荐系统、特征平台、A/B实验平台、Agent平台、数据质量平台、性能优化或稳定性建设经验者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
"std_aux_codes": [
"T011"
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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