主分类：售前解决方案
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": "豆包AI大模型评测产品解决方案（Coding/Agent方向） - 火山方舟",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海、北京、深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"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": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、深入洞察企业客户在Coding/Agent场景下的大模型使用诉求，指导客户搭建高质量评测方案，真实、可量化地反映模型在客户业务中的实际效果；\n2、以真实使用视角设计评测案例，还原客户完整研发Workflow（IDE内编码、CI/CD自动化、Code Review Agent等），评估模型在端到端工作流中的表现；\n3、系统性收集客户评测反馈与问题案例，联合算法与评测团队定位模型能力短板与问题根因，沉淀内部评测集，驱动模型能力持续迭代；\n4、牵头重点标杆客户评测方案的落地与场景推广，结合内外部评测结果，提炼可复用的行业最佳实践与方法论；\n5、持续跟踪前沿评测技术与Benchmark演进（SWE-bench、HumanEval、Terminal Bench、NL2Repo、Cybergym等），开展技术调研与创新实践，推动评测体系升级。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，硕士学位优先；\n2、3年以上互联网AI领域工作经验，其中至少1年以上大模型评测、大模型应用、AI to B解决方案或智能体项目相关经验；\n3、具备扎实的编程能力和代码能力，熟练掌握Python/Go/Rust/Java中至少一种编程语言，能独立完成评测工具与平台的开发、模型案例问题分析；\n4、对主流Agent与Vibe coding工具非常熟悉并有丰富使用经验，包括但不限于Claude Code、Cursor、Codex、TRAE、DeepSeek Harness等，能独立调试AI Coding问题，支撑客户现场开发、演示与问题修复；\n5、对主流大模型有深入使用经验，熟悉各模型能力边界与特性差异，能感知并分析模型能力差距；\n6、熟悉主流大模型评测Benchmark及其评测方法与局限性。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Rust",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，硕士学位优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7678983476342950149/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7678983476342950149",
"post_date": "2026-08-28",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7678983476342950149/detail"
},
"fulltext": "豆包AI大模型评测产品解决方案（Coding/Agent方向） - 火山方舟\n职位描述\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、深入洞察企业客户在Coding/Agent场景下的大模型使用诉求，指导客户搭建高质量评测方案，真实、可量化地反映模型在客户业务中的实际效果；\n2、以真实使用视角设计评测案例，还原客户完整研发Workflow（IDE内编码、CI/CD自动化、Code Review Agent等），评估模型在端到端工作流中的表现；\n3、系统性收集客户评测反馈与问题案例，联合算法与评测团队定位模型能力短板与问题根因，沉淀内部评测集，驱动模型能力持续迭代；\n4、牵头重点标杆客户评测方案的落地与场景推广，结合内外部评测结果，提炼可复用的行业最佳实践与方法论；\n5、持续跟踪前沿评测技术与Benchmark演进（SWE-bench、HumanEval、Terminal Bench、NL2Repo、Cybergym等），开展技术调研与创新实践，推动评测体系升级。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，硕士学位优先；\n2、3年以上互联网AI领域工作经验，其中至少1年以上大模型评测、大模型应用、AI to B解决方案或智能体项目相关经验；\n3、具备扎实的编程能力和代码能力，熟练掌握Python/Go/Rust/Java中至少一种编程语言，能独立完成评测工具与平台的开发、模型案例问题分析；\n4、对主流Agent与Vibe coding工具非常熟悉并有丰富使用经验，包括但不限于Claude Code、Cursor、Codex、TRAE、DeepSeek Harness等，能独立调试AI Coding问题，支撑客户现场开发、演示与问题修复；\n5、对主流大模型有深入使用经验，熟悉各模型能力边界与特性差异，能感知并分析模型能力差距；\n6、熟悉主流大模型评测Benchmark及其评测方法与局限性。\n团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。\n\n1、深入洞察企业客户在Coding/Agent场景下的大模型使用诉求，指导客户搭建高质量评测方案，真实、可量化地反映模型在客户业务中的实际效果；\n2、以真实使用视角设计评测案例，还原客户完整研发Workflow（IDE内编码、CI/CD自动化、Code Review Agent等），评估模型在端到端工作流中的表现；\n3、系统性收集客户评测反馈与问题案例，联合算法与评测团队定位模型能力短板与问题根因，沉淀内部评测集，驱动模型能力持续迭代；\n4、牵头重点标杆客户评测方案的落地与场景推广，结合内外部评测结果，提炼可复用的行业最佳实践与方法论；\n5、持续跟踪前沿评测技术与Benchmark演进（SWE-bench、HumanEval、Terminal Bench、NL2Repo、Cybergym等），开展技术调研与创新实践，推动评测体系升级。\n1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，硕士学位优先；\n2、3年以上互联网AI领域工作经验，其中至少1年以上大模型评测、大模型应用、AI to B解决方案或智能体项目相关经验；\n3、具备扎实的编程能力和代码能力，熟练掌握Python/Go/Rust/Java中至少一种编程语言，能独立完成评测工具与平台的开发、模型案例问题分析；\n4、对主流Agent与Vibe coding工具非常熟悉并有丰富使用经验，包括但不限于Claude Code、Cursor、Codex、TRAE、DeepSeek Harness等，能独立调试AI Coding问题，支撑客户现场开发、演示与问题修复；\n5、对主流大模型有深入使用经验，熟悉各模型能力边界与特性差异，能感知并分析模型能力差距；\n6、熟悉主流大模型评测Benchmark及其评测方法与局限性。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "B020",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}