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": "Agent技术研发工程师-豆包",
"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": "研发"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责豆包的的Agent技术研发，包括Multi-Agent框架、Memory机制等基础能力建设；\n2、开发信息检索、创作、Deep Research等专业领域Agent，提升大模型在特定场景的应用能力；\n3、探索Agent方向的创新方法与技术，提出更先进的Agent范式，引领行业技术发展；\n4、探索面向Agent的评估方法，构建豆包的Agent评估体系；\n5、设计并实现易用高效的Agent开发周边套件工具，提升开发效率，降低使用Agent技术的门槛，保障交付质量。",
"requirements_text": "1、熟练掌握Python/Java/Go等至少一门语言，有项目开发经验者优先；\n2、对大模型有深入理解，熟悉LLM技术原理与应用方法，有Agent系统设计与实现经验；了解Memory机制、RAG、工具调用、规划执行等Agent关键技术，有相关实践经验；\n3、深入理解Agent相关技术方法，具备强化学习、规划算法实践经验者加分；\n4、对AI原生应用有热情，具备快速复现论文及工程化能力，顶会论文或开源项目贡献者加分。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"强化学习",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "1、熟练掌握Python/Java/Go等至少一门语言，有项目开发经验者优先；3、深入理解Agent相关技术方法，具备强化学习、规划算法实践经验者加分；4、对AI原生应用有热情，具备快速复现论文及工程化能力，顶会论文或开源项目贡献者加分",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "Agent技术研发工程师-豆包\n职位描述\n1、负责豆包的的Agent技术研发，包括Multi-Agent框架、Memory机制等基础能力建设；\n2、开发信息检索、创作、Deep Research等专业领域Agent，提升大模型在特定场景的应用能力；\n3、探索Agent方向的创新方法与技术，提出更先进的Agent范式，引领行业技术发展；\n4、探索面向Agent的评估方法，构建豆包的Agent评估体系；\n5、设计并实现易用高效的Agent开发周边套件工具，提升开发效率，降低使用Agent技术的门槛，保障交付质量。\n\n职位要求\n1、熟练掌握Python/Java/Go等至少一门语言，有项目开发经验者优先；\n2、对大模型有深入理解，熟悉LLM技术原理与应用方法，有Agent系统设计与实现经验；了解Memory机制、RAG、工具调用、规划执行等Agent关键技术，有相关实践经验；\n3、深入理解Agent相关技术方法，具备强化学习、规划算法实践经验者加分；\n4、对AI原生应用有热情，具备快速复现论文及工程化能力，顶会论文或开源项目贡献者加分。\n1、负责豆包的的Agent技术研发，包括Multi-Agent框架、Memory机制等基础能力建设；\n2、开发信息检索、创作、Deep Research等专业领域Agent，提升大模型在特定场景的应用能力；\n3、探索Agent方向的创新方法与技术，提出更先进的Agent范式，引领行业技术发展；\n4、探索面向Agent的评估方法，构建豆包的Agent评估体系；\n5、设计并实现易用高效的Agent开发周边套件工具，提升开发效率，降低使用Agent技术的门槛，保障交付质量。\n1、熟练掌握Python/Java/Go等至少一门语言，有项目开发经验者优先；\n2、对大模型有深入理解，熟悉LLM技术原理与应用方法，有Agent系统设计与实现经验；了解Memory机制、RAG、工具调用、规划执行等Agent关键技术，有相关实践经验；\n3、深入理解Agent相关技术方法，具备强化学习、规划算法实践经验者加分；\n4、对AI原生应用有热情，具备快速复现论文及工程化能力，顶会论文或开源项目贡献者加分。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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