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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent工程师-巨量广告与自助",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州、北京、上海",
"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": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、深入广告投放、内容生产、经营分析等真实业务场景,与产品、算法、运营以及行业专家一起定义问题,构建真正解决业务问题的Agent;\n2、参与Agent Runtime、Harness核心能力建设:Planning、Context、Memory、Tool、Skill、Workflow、Multi-Agent、Human-in-the-loop、Long-running Agent等;\n3、解决Agent在真实生产环境中的关键问题:多轮任务漂移、工具错误调用、事实与策略不一致、长Context成本、状态恢复、执行稳定性、高并发与低延迟、复杂任务成功率等;\n4、建立Agent的评测与进化体系:Evaluation、Benchmark、Trace Analysis、GT、Online Signal、Reflection、Skill Evolution。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机或相关专业;\n2、熟悉Go/Python/Java/JavaScript/TypeScript等至少一门语言,有扎实的软件工程能力,能把复杂系统真正做上线、做稳定;\n3、对LLM/Agent有较强兴趣,并愿意理解模型真正的能力边界;\n4、能面对没有标准答案的问题,自己拆问题、做判断、推进结果;\n5、不把自己限制在“研发需求”里,愿意理解产品、算法、数据和业务;\n6、对最终结果敏感,而不满足于“功能已经上线”。\n\n加分项:\n1、有Agent/LLM产品真实生产落地经验,而不仅是Demo;\n2、做过Agent Runtime/Harness/Workflow/Multi-Agent/Tool System,对Context Engineering、Memory、Skill、Tool Use有深入实践,有Agent Evaluation/Benchmark/Trace Analysis/自动优化经验,或做过长期运行、强状态、多轮决策类Agent;\n3、有广告、推荐、搜索、电商、内容、交易、风控等复杂业务经验;有广告投放、广告平台、增长、商业化相关经验;\n4、对强化学习、搜索、规划、优化算法、因果分析等有理解,或做过数据驱动决策系统或策略系统;\n5、有较强产品感,习惯站在客户视角思考问题;\n6、有优秀开源项目、技术博客、论文或个人Agent项目。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"TypeScript",
"Java",
"强化学习",
"广告投放"
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"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"fulltext": "AI Agent工程师-巨量广告与自助\n职位描述\n1、深入广告投放、内容生产、经营分析等真实业务场景,与产品、算法、运营以及行业专家一起定义问题,构建真正解决业务问题的Agent;\n2、参与Agent Runtime、Harness核心能力建设:Planning、Context、Memory、Tool、Skill、Workflow、Multi-Agent、Human-in-the-loop、Long-running Agent等;\n3、解决Agent在真实生产环境中的关键问题:多轮任务漂移、工具错误调用、事实与策略不一致、长Context成本、状态恢复、执行稳定性、高并发与低延迟、复杂任务成功率等;\n4、建立Agent的评测与进化体系:Evaluation、Benchmark、Trace Analysis、GT、Online Signal、Reflection、Skill Evolution。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机或相关专业;\n2、熟悉Go/Python/Java/JavaScript/TypeScript等至少一门语言,有扎实的软件工程能力,能把复杂系统真正做上线、做稳定;\n3、对LLM/Agent有较强兴趣,并愿意理解模型真正的能力边界;\n4、能面对没有标准答案的问题,自己拆问题、做判断、推进结果;\n5、不把自己限制在“研发需求”里,愿意理解产品、算法、数据和业务;\n6、对最终结果敏感,而不满足于“功能已经上线”。\n\n加分项:\n1、有Agent/LLM产品真实生产落地经验,而不仅是Demo;\n2、做过Agent Runtime/Harness/Workflow/Multi-Agent/Tool System,对Context Engineering、Memory、Skill、Tool Use有深入实践,有Agent Evaluation/Benchmark/Trace Analysis/自动优化经验,或做过长期运行、强状态、多轮决策类Agent;\n3、有广告、推荐、搜索、电商、内容、交易、风控等复杂业务经验;有广告投放、广告平台、增长、商业化相关经验;\n4、对强化学习、搜索、规划、优化算法、因果分析等有理解,或做过数据驱动决策系统或策略系统;\n5、有较强产品感,习惯站在客户视角思考问题;\n6、有优秀开源项目、技术博客、论文或个人Agent项目。\n1、深入广告投放、内容生产、经营分析等真实业务场景,与产品、算法、运营以及行业专家一起定义问题,构建真正解决业务问题的Agent;\n2、参与Agent Runtime、Harness核心能力建设:Planning、Context、Memory、Tool、Skill、Workflow、Multi-Agent、Human-in-the-loop、Long-running Agent等;\n3、解决Agent在真实生产环境中的关键问题:多轮任务漂移、工具错误调用、事实与策略不一致、长Context成本、状态恢复、执行稳定性、高并发与低延迟、复杂任务成功率等;\n4、建立Agent的评测与进化体系:Evaluation、Benchmark、Trace Analysis、GT、Online Signal、Reflection、Skill Evolution。\n1、本科及以上学历,计算机或相关专业;\n2、熟悉Go/Python/Java/JavaScript/TypeScript等至少一门语言,有扎实的软件工程能力,能把复杂系统真正做上线、做稳定;\n3、对LLM/Agent有较强兴趣,并愿意理解模型真正的能力边界;\n4、能面对没有标准答案的问题,自己拆问题、做判断、推进结果;\n5、不把自己限制在“研发需求”里,愿意理解产品、算法、数据和业务;\n6、对最终结果敏感,而不满足于“功能已经上线”。\n\n加分项:\n1、有Agent/LLM产品真实生产落地经验,而不仅是Demo;\n2、做过Agent Runtime/Harness/Workflow/Multi-Agent/Tool System,对Context Engineering、Memory、Skill、Tool Use有深入实践,有Agent Evaluation/Benchmark/Trace Analysis/自动优化经验,或做过长期运行、强状态、多轮决策类Agent;\n3、有广告、推荐、搜索、电商、内容、交易、风控等复杂业务经验;有广告投放、广告平台、增长、商业化相关经验;\n4、对强化学习、搜索、规划、优化算法、因果分析等有理解,或做过数据驱动决策系统或策略系统;\n5、有较强产品感,习惯站在客户视角思考问题;\n6、有优秀开源项目、技术博客、论文或个人Agent项目。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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