主分类:Agent系统开发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent研发工程师 - 火山方舟",
"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": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"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、建设Agent Runtime与Harness,覆盖任务规划、工具调用、状态管理、异步执行、结果校验与异常恢复;\n2、设计上下文构建、检索、压缩、记忆与缓存策略,平衡任务质量、响应延迟与Token成本;\n3、建设工具接入协议、权限控制与插件机制,以及Trace、调试、评测与回归体系;\n4、优化任务成功率、工具调用成功率、延迟与成本,完善重试、降级、幂等、可观测性及安全防护。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、自动化、电子信息等相关专业;\n2、有LLM应用、Agent或复杂工作流的生产经验,理解任务拆解、工具编排、执行反馈与结果校验;\n3、有Context Engineering实践经验,熟悉上下文构建、检索、压缩、记忆与缓存策略;\n4、能独立设计可靠的API、存储、缓存、队列与异步任务系统,并具备测试和线上运维能力;\n5、能在需求不明确时完成问题拆解、优先级判断与高质量交付,并持续跟进AI技术进展。",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI Agent研发工程师 - 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、建设Agent Runtime与Harness,覆盖任务规划、工具调用、状态管理、异步执行、结果校验与异常恢复;\n2、设计上下文构建、检索、压缩、记忆与缓存策略,平衡任务质量、响应延迟与Token成本;\n3、建设工具接入协议、权限控制与插件机制,以及Trace、调试、评测与回归体系;\n4、优化任务成功率、工具调用成功率、延迟与成本,完善重试、降级、幂等、可观测性及安全防护。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、自动化、电子信息等相关专业;\n2、有LLM应用、Agent或复杂工作流的生产经验,理解任务拆解、工具编排、执行反馈与结果校验;\n3、有Context Engineering实践经验,熟悉上下文构建、检索、压缩、记忆与缓存策略;\n4、能独立设计可靠的API、存储、缓存、队列与异步任务系统,并具备测试和线上运维能力;\n5、能在需求不明确时完成问题拆解、优先级判断与高质量交付,并持续跟进AI技术进展。\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、建设Agent Runtime与Harness,覆盖任务规划、工具调用、状态管理、异步执行、结果校验与异常恢复;\n2、设计上下文构建、检索、压缩、记忆与缓存策略,平衡任务质量、响应延迟与Token成本;\n3、建设工具接入协议、权限控制与插件机制,以及Trace、调试、评测与回归体系;\n4、优化任务成功率、工具调用成功率、延迟与成本,完善重试、降级、幂等、可观测性及安全防护。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、数据科学、自动化、电子信息等相关专业;\n2、有LLM应用、Agent或复杂工作流的生产经验,理解任务拆解、工具编排、执行反馈与结果校验;\n3、有Context Engineering实践经验,熟悉上下文构建、检索、压缩、记忆与缓存策略;\n4、能独立设计可靠的API、存储、缓存、队列与异步任务系统,并具备测试和线上运维能力;\n5、能在需求不明确时完成问题拆解、优先级判断与高质量交付,并持续跟进AI技术进展。",
"standard_classification": {
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