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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent策略工程师-抖音AI",
"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
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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": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、深入探索抖音的AI4SE研发Agent相关的项目，定义下一代软件工程研发范式下人与Agent的协作模式；\n2、结合抖音研发的实际工作场景，构建\"AI工程师\"的具体，使用HILT的方式不断拟合优化Agent；\n3、设计Agent任务链路、决策逻辑与反馈路径，建立可追溯的高质量评测数据集；\n4、针对评测与使用过程中发现的问题，结合真实案例进行根因分析与量化验证，完成Context Engineering、模型训练等Agent优化方案，并实现Agent在实际环境中的持续演化；\n5、构建Agent效果验证体系，持续追踪Agent在业务中的表现与ROI，识别可规模化应用的典型场景。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、统计学、数学等相关专业背景，理解基础的概率与优化原理；\n2、熟练掌握Python或Go语言，熟悉LangGraph、OpenHands等Agent框架，能独立构建复杂任务流；\n3、具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能将复杂业务抽象为可优化的Agent策略或算法问题；\n4、对AI技术与Agent系统有浓厚兴趣，具备主动学习与动手实践能力，有独立搭建过LLM Agent或Demo者优先；\n5、熟悉大语言模型的原理及生态（如RAG、Self-Evolve、RLHF、Memory System、多智能体协作等），具备Agent策略优化或评测经验者优先；\n6、持续追踪最新的技术进展（Claude code、AlphaEvolve、Deepresearch等），能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"逻辑思维",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "4、对AI技术与Agent系统有浓厚兴趣，具备主动学习与动手实践能力，有独立搭建过LLM Agent或Demo者优先；5、熟悉大语言模型的原理及生态（如RAG、Self-Evolve、RLHF、Memory System、多智能体协作等），具备Agent策略优化或评测经验者优先；6、持续追踪最新的技术进展（Claude code、AlphaEvolve、Deepresearch等），能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7563310119581288757/detail"
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"fulltext": "Agent策略工程师-抖音AI\n职位描述\n1、深入探索抖音的AI4SE研发Agent相关的项目，定义下一代软件工程研发范式下人与Agent的协作模式；\n2、结合抖音研发的实际工作场景，构建\"AI工程师\"的具体，使用HILT的方式不断拟合优化Agent；\n3、设计Agent任务链路、决策逻辑与反馈路径，建立可追溯的高质量评测数据集；\n4、针对评测与使用过程中发现的问题，结合真实案例进行根因分析与量化验证，完成Context Engineering、模型训练等Agent优化方案，并实现Agent在实际环境中的持续演化；\n5、构建Agent效果验证体系，持续追踪Agent在业务中的表现与ROI，识别可规模化应用的典型场景。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、统计学、数学等相关专业背景，理解基础的概率与优化原理；\n2、熟练掌握Python或Go语言，熟悉LangGraph、OpenHands等Agent框架，能独立构建复杂任务流；\n3、具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能将复杂业务抽象为可优化的Agent策略或算法问题；\n4、对AI技术与Agent系统有浓厚兴趣，具备主动学习与动手实践能力，有独立搭建过LLM Agent或Demo者优先；\n5、熟悉大语言模型的原理及生态（如RAG、Self-Evolve、RLHF、Memory System、多智能体协作等），具备Agent策略优化或评测经验者优先；\n6、持续追踪最新的技术进展（Claude code、AlphaEvolve、Deepresearch等），能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案者优先。\n1、深入探索抖音的AI4SE研发Agent相关的项目，定义下一代软件工程研发范式下人与Agent的协作模式；\n2、结合抖音研发的实际工作场景，构建\"AI工程师\"的具体，使用HILT的方式不断拟合优化Agent；\n3、设计Agent任务链路、决策逻辑与反馈路径，建立可追溯的高质量评测数据集；\n4、针对评测与使用过程中发现的问题，结合真实案例进行根因分析与量化验证，完成Context Engineering、模型训练等Agent优化方案，并实现Agent在实际环境中的持续演化；\n5、构建Agent效果验证体系，持续追踪Agent在业务中的表现与ROI，识别可规模化应用的典型场景。\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、统计学、数学等相关专业背景，理解基础的概率与优化原理；\n2、熟练掌握Python或Go语言，熟悉LangGraph、OpenHands等Agent框架，能独立构建复杂任务流；\n3、具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能将复杂业务抽象为可优化的Agent策略或算法问题；\n4、对AI技术与Agent系统有浓厚兴趣，具备主动学习与动手实践能力，有独立搭建过LLM Agent或Demo者优先；\n5、熟悉大语言模型的原理及生态（如RAG、Self-Evolve、RLHF、Memory System、多智能体协作等），具备Agent策略优化或评测经验者优先；\n6、持续追踪最新的技术进展（Claude code、AlphaEvolve、Deepresearch等），能快速理解和复现相关技术博客或者期刊的技术方案者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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