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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7685978642254268725

AI Agent应用架构师 - TikTok研发

未披露 · 上海、北京 · 字节跳动

主分类:Agent系统开发
软件开发与 IT
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应用架构师 - TikTok研发",
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        "location": "上海、北京",
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        "job_category": "后端"AI生成
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        "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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        "degree": "本科及以上学历",
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        "responsibilities": "团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 \n在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、架构设计;\n1)设计高可用、可扩展的Agent框架,支持ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion等主流推理模式;\n2)构建长期/短期记忆模块、外部知识库(RAG)与Agent环境的交互机制;\n2、核心能力研发;\n1)优化Agent的规划、推理、工具调用准确率与容错能力;\n2)设计可插拔的工具库(API、代码解释器、数据库、内部系统);\n3)实现Agent的自省与错误恢复机制;\n3、多智能体协同;\n1)设计多Agent协作协议(角色分工、对话路由、任务分解与汇总);\n2)解决多Agent间冲突、死锁、资源竞争等问题;\n4、评估与调优;\n1)建立Agent任务完成度、步骤效率、工具调用成功率等评估体系;\n2)通过提示工程、微调、结构化输出等方式持续提升Agent性能;\n5、工程落地;\n1)与业务团队配合,将Agent能力集成到实际业务场景(如客服、数据分析、流程自动化、代码生成等);\n2)优化Agent响应延迟、Token消耗与成本控制。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业,有AI系统/产品开发经验;\n2、具备优秀的数据结构与算法能力,扎实的编码与架构功底,对平台场景有较好的架构设计与实践;\n3、理解LLM原理(Transformer、SFT、RLHF),对主流模型(GPT、Claude、Llama、Qwen等)的特性有了解;\n4、Agent专项能力:\n1)至少了解熟悉一种Agent框架(LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel等),并能根据业务需求定制改造;\n2)理解ReAct、CoT、ToT、Self-Ask等推理范式及其适用场景;\n3)有实际设计和维护Agent记忆系统(向量数据库+关系型+短期上下文)的经验;\n4)解决过工具调用中的歧义、参数错误、异常重试等工程问题。\n\n加分项:\n1、参与过开源Agent项目或有相关技术博客/论文/演讲;\n2、有大规模Agent并发调度、状态持久化与可观测性(tracing/logging)经验;\n3、熟悉RAG高级策略(HyDE、多路召回、重排);\n4、对多模态Agent(视觉/音频输入)有一定理解。",
        "skills": [AI生成
            "React",
            "数据结构",
            "数据库",
            "架构设计"
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    "fulltext": "AI Agent应用架构师 - TikTok研发\n职位描述\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 \n在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、架构设计;\n1)设计高可用、可扩展的Agent框架,支持ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion等主流推理模式;\n2)构建长期/短期记忆模块、外部知识库(RAG)与Agent环境的交互机制;\n2、核心能力研发;\n1)优化Agent的规划、推理、工具调用准确率与容错能力;\n2)设计可插拔的工具库(API、代码解释器、数据库、内部系统);\n3)实现Agent的自省与错误恢复机制;\n3、多智能体协同;\n1)设计多Agent协作协议(角色分工、对话路由、任务分解与汇总);\n2)解决多Agent间冲突、死锁、资源竞争等问题;\n4、评估与调优;\n1)建立Agent任务完成度、步骤效率、工具调用成功率等评估体系;\n2)通过提示工程、微调、结构化输出等方式持续提升Agent性能;\n5、工程落地;\n1)与业务团队配合,将Agent能力集成到实际业务场景(如客服、数据分析、流程自动化、代码生成等);\n2)优化Agent响应延迟、Token消耗与成本控制。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业,有AI系统/产品开发经验;\n2、具备优秀的数据结构与算法能力,扎实的编码与架构功底,对平台场景有较好的架构设计与实践;\n3、理解LLM原理(Transformer、SFT、RLHF),对主流模型(GPT、Claude、Llama、Qwen等)的特性有了解;\n4、Agent专项能力:\n1)至少了解熟悉一种Agent框架(LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel等),并能根据业务需求定制改造;\n2)理解ReAct、CoT、ToT、Self-Ask等推理范式及其适用场景;\n3)有实际设计和维护Agent记忆系统(向量数据库+关系型+短期上下文)的经验;\n4)解决过工具调用中的歧义、参数错误、异常重试等工程问题。\n\n加分项:\n1、参与过开源Agent项目或有相关技术博客/论文/演讲;\n2、有大规模Agent并发调度、状态持久化与可观测性(tracing/logging)经验;\n3、熟悉RAG高级策略(HyDE、多路召回、重排);\n4、对多模态Agent(视觉/音频输入)有一定理解。\n团队介绍:TikTok研发团队,旨在实现TikTok业务的研发工作,搭建及维护业界领先的产品。加入我们,你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务;同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案,优化各项产品指标及用户体验。 \n在这里, 有大牛带队与大家一同不断探索前沿, 突破想象空间。 在这里,你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里,团队专业且纯粹,合作氛围平等且轻松。目前在北京,上海,杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。\n\n1、架构设计;\n1)设计高可用、可扩展的Agent框架,支持ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion等主流推理模式;\n2)构建长期/短期记忆模块、外部知识库(RAG)与Agent环境的交互机制;\n2、核心能力研发;\n1)优化Agent的规划、推理、工具调用准确率与容错能力;\n2)设计可插拔的工具库(API、代码解释器、数据库、内部系统);\n3)实现Agent的自省与错误恢复机制;\n3、多智能体协同;\n1)设计多Agent协作协议(角色分工、对话路由、任务分解与汇总);\n2)解决多Agent间冲突、死锁、资源竞争等问题;\n4、评估与调优;\n1)建立Agent任务完成度、步骤效率、工具调用成功率等评估体系;\n2)通过提示工程、微调、结构化输出等方式持续提升Agent性能;\n5、工程落地;\n1)与业务团队配合,将Agent能力集成到实际业务场景(如客服、数据分析、流程自动化、代码生成等);\n2)优化Agent响应延迟、Token消耗与成本控制。\n1、本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业,有AI系统/产品开发经验;\n2、具备优秀的数据结构与算法能力,扎实的编码与架构功底,对平台场景有较好的架构设计与实践;\n3、理解LLM原理(Transformer、SFT、RLHF),对主流模型(GPT、Claude、Llama、Qwen等)的特性有了解;\n4、Agent专项能力:\n1)至少了解熟悉一种Agent框架(LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Semantic Kernel等),并能根据业务需求定制改造;\n2)理解ReAct、CoT、ToT、Self-Ask等推理范式及其适用场景;\n3)有实际设计和维护Agent记忆系统(向量数据库+关系型+短期上下文)的经验;\n4)解决过工具调用中的歧义、参数错误、异常重试等工程问题。\n\n加分项:\n1、参与过开源Agent项目或有相关技术博客/论文/演讲;\n2、有大规模Agent并发调度、状态持久化与可观测性(tracing/logging)经验;\n3、熟悉RAG高级策略(HyDE、多路召回、重排);\n4、对多模态Agent(视觉/音频输入)有一定理解。",
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