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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"job": {
"job_title": "Agent研发专家-用户增长（北京）",
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"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
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"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": "硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责研发基于LLM的AIAgent研发系统，构建工程研发过程中与工程师深度协作的Agent；\n2、负责探索Multi-Agent协作机制，解决Agent与人、Agent与Agent之间高效协同的现实问题；\n3、负责研究工程师与Agent交互的数据，设计算法提炼业务领域的价值数据，推动解决复杂意图理解、复杂动生成、复杂架构设计等环节问题；\n4、研究推动Multi-Agent系统对复杂任务的规划和拆解，对已有人类经验的学习和引用，不断优化Agent解决实际问题的路径；\n5、跟踪当前业界最新的多智能体、大模型应用研究进展，确保团队技术领先。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位，博士优先，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业；\n2、扎实的编程与算法基础，熟悉主流大语言模型的原理及方法，具备实际模型落地经验；\n3、深入理解Multi-Agent系统、任务分解、自动化规划、强化学习、Prompt Engineering、Context Engineering等技术领域之一或多个，有AI Agent相关落地项目者优先；\n4、有较强的工业界代码生成项目经验，熟悉代码智能评测与质量优化的方法论与实践；\n5、出色的沟通表达与团队协作能力，技术敏感度与前瞻性强，热爱推动AI技术落地工程实践，富有钻研创新精神；\n6、独立的系统化思考和判断力，具备指导、调整AI系统的迭代路径的能力。\n\n加分项（具备一项或多项者优先）：\n1、拥有大模型算法/强化学习算法在智能体或软件工程中的工业级项目落地经验；\n2、在国际顶级会议或期刊相关领域有论文发表经历；\n3、曾实际主导或参与过工业级代码智能、自动化开发流程、任务智能拆解工具、智能开发平台建设经验者。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"团队协作",
"沟通表达",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学位，博士优先，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业；3、深入理解Multi-Agent系统、任务分解、自动化规划、强化学习、Prompt Engineering、Context Engineering等技术领域之一或多个，有AI Agent相关落地项目者优先；加分项（具备一项或多项者优先）：",
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"fulltext": "Agent研发专家-用户增长（北京）\n职位描述\n1、负责研发基于LLM的AIAgent研发系统，构建工程研发过程中与工程师深度协作的Agent；\n2、负责探索Multi-Agent协作机制，解决Agent与人、Agent与Agent之间高效协同的现实问题；\n3、负责研究工程师与Agent交互的数据，设计算法提炼业务领域的价值数据，推动解决复杂意图理解、复杂动生成、复杂架构设计等环节问题；\n4、研究推动Multi-Agent系统对复杂任务的规划和拆解，对已有人类经验的学习和引用，不断优化Agent解决实际问题的路径；\n5、跟踪当前业界最新的多智能体、大模型应用研究进展，确保团队技术领先。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位，博士优先，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业；\n2、扎实的编程与算法基础，熟悉主流大语言模型的原理及方法，具备实际模型落地经验；\n3、深入理解Multi-Agent系统、任务分解、自动化规划、强化学习、Prompt Engineering、Context Engineering等技术领域之一或多个，有AI Agent相关落地项目者优先；\n4、有较强的工业界代码生成项目经验，熟悉代码智能评测与质量优化的方法论与实践；\n5、出色的沟通表达与团队协作能力，技术敏感度与前瞻性强，热爱推动AI技术落地工程实践，富有钻研创新精神；\n6、独立的系统化思考和判断力，具备指导、调整AI系统的迭代路径的能力。\n\n加分项（具备一项或多项者优先）：\n1、拥有大模型算法/强化学习算法在智能体或软件工程中的工业级项目落地经验；\n2、在国际顶级会议或期刊相关领域有论文发表经历；\n3、曾实际主导或参与过工业级代码智能、自动化开发流程、任务智能拆解工具、智能开发平台建设经验者。\n1、负责研发基于LLM的AIAgent研发系统，构建工程研发过程中与工程师深度协作的Agent；\n2、负责探索Multi-Agent协作机制，解决Agent与人、Agent与Agent之间高效协同的现实问题；\n3、负责研究工程师与Agent交互的数据，设计算法提炼业务领域的价值数据，推动解决复杂意图理解、复杂动生成、复杂架构设计等环节问题；\n4、研究推动Multi-Agent系统对复杂任务的规划和拆解，对已有人类经验的学习和引用，不断优化Agent解决实际问题的路径；\n5、跟踪当前业界最新的多智能体、大模型应用研究进展，确保团队技术领先。\n1、硕士及以上学位，博士优先，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业；\n2、扎实的编程与算法基础，熟悉主流大语言模型的原理及方法，具备实际模型落地经验；\n3、深入理解Multi-Agent系统、任务分解、自动化规划、强化学习、Prompt Engineering、Context Engineering等技术领域之一或多个，有AI Agent相关落地项目者优先；\n4、有较强的工业界代码生成项目经验，熟悉代码智能评测与质量优化的方法论与实践；\n5、出色的沟通表达与团队协作能力，技术敏感度与前瞻性强，热爱推动AI技术落地工程实践，富有钻研创新精神；\n6、独立的系统化思考和判断力，具备指导、调整AI系统的迭代路径的能力。\n\n加分项（具备一项或多项者优先）：\n1、拥有大模型算法/强化学习算法在智能体或软件工程中的工业级项目落地经验；\n2、在国际顶级会议或期刊相关领域有论文发表经历；\n3、曾实际主导或参与过工业级代码智能、自动化开发流程、任务智能拆解工具、智能开发平台建设经验者。",
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