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": "大模型应用算法工程师（AI助手方向）-Data AML",
"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": "算法"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",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AI助手核心算法设计与落地，构建覆盖对话理解、意图识别、多轮对话、知识问答、图文生成的智能交互系统，提升用户体验；\n2、优化大模型应用层技术，包括提示工程、RAG、工具调用、上下文管理、设计SFT/RLHF等微调方案；\n3、探索Agent架构与任务规划技术，突破复杂场景服务能力；\n4、跨团队协作转化技术方案，搭建效果评估体系，推动产品量化优化。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，扎实的编码能力，有1年以上大模型应用算法经验，有AI助手/智能对话产品落地经验优先；\n2、深入理解大模型原理，掌握RAG技术栈、提示工程、多轮对话管理，有SFT/RLHF微调经验；\n3、理解Agent架构设计（如ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent协作模式），熟悉工具调用协议与上下文管理策略，能独立完成复杂任务的算法拆解与实现；\n4、加分项：有大模型应用开源项目贡献、有AI产品落地。",
"skills": [AI生成
"React",
"架构设计",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，扎实的编码能力，有1年以上大模型应用算法经验，有AI助手/智能对话产品落地经验优先；4、加分项：有大模型应用开源项目贡献、有AI产品落地",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7577319763785894149",
"post_date": "2025-11-27",
"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "大模型应用算法工程师（AI助手方向）-Data AML\n职位描述\n1、负责AI助手核心算法设计与落地，构建覆盖对话理解、意图识别、多轮对话、知识问答、图文生成的智能交互系统，提升用户体验；\n2、优化大模型应用层技术，包括提示工程、RAG、工具调用、上下文管理、设计SFT/RLHF等微调方案；\n3、探索Agent架构与任务规划技术，突破复杂场景服务能力；\n4、跨团队协作转化技术方案，搭建效果评估体系，推动产品量化优化。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，扎实的编码能力，有1年以上大模型应用算法经验，有AI助手/智能对话产品落地经验优先；\n2、深入理解大模型原理，掌握RAG技术栈、提示工程、多轮对话管理，有SFT/RLHF微调经验；\n3、理解Agent架构设计（如ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent协作模式），熟悉工具调用协议与上下文管理策略，能独立完成复杂任务的算法拆解与实现；\n4、加分项：有大模型应用开源项目贡献、有AI产品落地。\n1、负责AI助手核心算法设计与落地，构建覆盖对话理解、意图识别、多轮对话、知识问答、图文生成的智能交互系统，提升用户体验；\n2、优化大模型应用层技术，包括提示工程、RAG、工具调用、上下文管理、设计SFT/RLHF等微调方案；\n3、探索Agent架构与任务规划技术，突破复杂场景服务能力；\n4、跨团队协作转化技术方案，搭建效果评估体系，推动产品量化优化。\n1、本科及以上学历，扎实的编码能力，有1年以上大模型应用算法经验，有AI助手/智能对话产品落地经验优先；\n2、深入理解大模型原理，掌握RAG技术栈、提示工程、多轮对话管理，有SFT/RLHF微调经验；\n3、理解Agent架构设计（如ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent协作模式），熟悉工具调用协议与上下文管理策略，能独立完成复杂任务的算法拆解与实现；\n4、加分项：有大模型应用开源项目贡献、有AI产品落地。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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