JD数据
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "LLM Agent基础架构工程师-TRAE",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"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"
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"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:TRAE(The Real AI Engineer),是字节跳动旗下的AI编程产品,一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师,为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一,也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品,可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入,与我们共同重塑开发范式,定义未来开发的形态。\n\n1、负责TRAE IDE/Coding Agent核心后端系统研发,支撑代码补全、代码理解、代码生成、测试生成、任务执行等AI编程场景,持续提升开发者在IDE内的端到端AI体验;\n2、建设大模型接入与调度基础设施,负责多模型接入、模型能力抽象、模型路由、Streaming、Function Calling/Tool Calling、长上下文、降级容灾、限流治理、成本优化等能力,支持不同AI IDE场景下的差异化模型调用策略;\n3、建设Coding Agent所需的工程基础设施,包括Agent Runtime、Harness Engineering、Context Engineering、Prompt管理、实验平台、AB测试与Tracing体系,支撑Agent的任务编排、工具调用、上下文构造、执行链路追踪、效果评估和持续优化;\n4、面向Agent范式下的特殊流量模式进行系统优化,重点解决代码补全等低延迟高频请求,以及Chat/Agent长任务中的高并发模型调用、流式响应、多轮工具调用、请求取消/重试、模型限流排队、Token成本和商业化计费等问题。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机相关专业,3年以上后端研发、基础架构研发或平台系统研发经验;具备扎实的软件开发基本功,熟练掌握Golang/Java/Python/C++中至少一种编程语言;\n2、具备优秀的后端架构设计和工程交付能力,能够独立设计并落地高可用、高并发、可扩展的平台型系统,熟悉缓存、队列、异步任务、限流、熔断、降级、灰度发布、可观测性、成本治理等基础能力;\n3、深入理解LLM应用研发技术栈,熟悉主流大模型及API的能力边界和工程化特点,了解模型路由、流式输出、工具调用、Prompt Caching、Rate Limit、上下文窗口、Token计费、结构化输出等机制;\n4、具备Agent应用开发或优化经验,理解Agent Loop、任务分解、多轮工具调用、上下文构造、状态管理、失败恢复、结果验证、Tracing、实验评估等核心机制,能够端到端分析和优化Agent应用效果;\n5、熟悉AI IDE/Coding Agent相关场景,对代码补全、代码生成、代码检索、测试执行、PR生成、开发者工作流等场景有实践经验或深入理解;能够针对低延迟高频请求和长任务Agent请求设计差异化的系统架构与优化策略。\n\n加分项:\n1、有AI IDE、Coding Agent、LLM Gateway、Agent Runtime、Prompt管理平台、LLM Tracing、实验平台、代码补全、商业化计费等系统建设经验;\n2、对相关产品或框架有深入使用和工程理解。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Golang",
"系统架构",
"架构设计",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "加分项:",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7299363825898817842/detail"
}
]
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"posting": {
"posting_id": "7299363825898817842",
"post_date": "2023-11-09",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7299363825898817842/detail"
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"fulltext": "LLM Agent基础架构工程师-TRAE\n职位描述\n团队介绍:TRAE(The Real AI Engineer),是字节跳动旗下的AI编程产品,一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师,为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一,也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品,可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入,与我们共同重塑开发范式,定义未来开发的形态。\n\n1、负责TRAE IDE/Coding Agent核心后端系统研发,支撑代码补全、代码理解、代码生成、测试生成、任务执行等AI编程场景,持续提升开发者在IDE内的端到端AI体验;\n2、建设大模型接入与调度基础设施,负责多模型接入、模型能力抽象、模型路由、Streaming、Function Calling/Tool Calling、长上下文、降级容灾、限流治理、成本优化等能力,支持不同AI IDE场景下的差异化模型调用策略;\n3、建设Coding Agent所需的工程基础设施,包括Agent Runtime、Harness Engineering、Context Engineering、Prompt管理、实验平台、AB测试与Tracing体系,支撑Agent的任务编排、工具调用、上下文构造、执行链路追踪、效果评估和持续优化;\n4、面向Agent范式下的特殊流量模式进行系统优化,重点解决代码补全等低延迟高频请求,以及Chat/Agent长任务中的高并发模型调用、流式响应、多轮工具调用、请求取消/重试、模型限流排队、Token成本和商业化计费等问题。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业,3年以上后端研发、基础架构研发或平台系统研发经验;具备扎实的软件开发基本功,熟练掌握Golang/Java/Python/C++中至少一种编程语言;\n2、具备优秀的后端架构设计和工程交付能力,能够独立设计并落地高可用、高并发、可扩展的平台型系统,熟悉缓存、队列、异步任务、限流、熔断、降级、灰度发布、可观测性、成本治理等基础能力;\n3、深入理解LLM应用研发技术栈,熟悉主流大模型及API的能力边界和工程化特点,了解模型路由、流式输出、工具调用、Prompt Caching、Rate Limit、上下文窗口、Token计费、结构化输出等机制;\n4、具备Agent应用开发或优化经验,理解Agent Loop、任务分解、多轮工具调用、上下文构造、状态管理、失败恢复、结果验证、Tracing、实验评估等核心机制,能够端到端分析和优化Agent应用效果;\n5、熟悉AI IDE/Coding Agent相关场景,对代码补全、代码生成、代码检索、测试执行、PR生成、开发者工作流等场景有实践经验或深入理解;能够针对低延迟高频请求和长任务Agent请求设计差异化的系统架构与优化策略。\n\n加分项:\n1、有AI IDE、Coding Agent、LLM Gateway、Agent Runtime、Prompt管理平台、LLM Tracing、实验平台、代码补全、商业化计费等系统建设经验;\n2、对相关产品或框架有深入使用和工程理解。\n团队介绍:TRAE(The Real AI Engineer),是字节跳动旗下的AI编程产品,一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师,为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一,也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品,可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入,与我们共同重塑开发范式,定义未来开发的形态。\n\n1、负责TRAE IDE/Coding Agent核心后端系统研发,支撑代码补全、代码理解、代码生成、测试生成、任务执行等AI编程场景,持续提升开发者在IDE内的端到端AI体验;\n2、建设大模型接入与调度基础设施,负责多模型接入、模型能力抽象、模型路由、Streaming、Function Calling/Tool Calling、长上下文、降级容灾、限流治理、成本优化等能力,支持不同AI IDE场景下的差异化模型调用策略;\n3、建设Coding Agent所需的工程基础设施,包括Agent Runtime、Harness Engineering、Context Engineering、Prompt管理、实验平台、AB测试与Tracing体系,支撑Agent的任务编排、工具调用、上下文构造、执行链路追踪、效果评估和持续优化;\n4、面向Agent范式下的特殊流量模式进行系统优化,重点解决代码补全等低延迟高频请求,以及Chat/Agent长任务中的高并发模型调用、流式响应、多轮工具调用、请求取消/重试、模型限流排队、Token成本和商业化计费等问题。\n1、本科及以上学历,计算机相关专业,3年以上后端研发、基础架构研发或平台系统研发经验;具备扎实的软件开发基本功,熟练掌握Golang/Java/Python/C++中至少一种编程语言;\n2、具备优秀的后端架构设计和工程交付能力,能够独立设计并落地高可用、高并发、可扩展的平台型系统,熟悉缓存、队列、异步任务、限流、熔断、降级、灰度发布、可观测性、成本治理等基础能力;\n3、深入理解LLM应用研发技术栈,熟悉主流大模型及API的能力边界和工程化特点,了解模型路由、流式输出、工具调用、Prompt Caching、Rate Limit、上下文窗口、Token计费、结构化输出等机制;\n4、具备Agent应用开发或优化经验,理解Agent Loop、任务分解、多轮工具调用、上下文构造、状态管理、失败恢复、结果验证、Tracing、实验评估等核心机制,能够端到端分析和优化Agent应用效果;\n5、熟悉AI IDE/Coding Agent相关场景,对代码补全、代码生成、代码检索、测试执行、PR生成、开发者工作流等场景有实践经验或深入理解;能够针对低延迟高频请求和长任务Agent请求设计差异化的系统架构与优化策略。\n\n加分项:\n1、有AI IDE、Coding Agent、LLM Gateway、Agent Runtime、Prompt管理平台、LLM Tracing、实验平台、代码补全、商业化计费等系统建设经验;\n2、对相关产品或框架有深入使用和工程理解。"
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