{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "全栈研发工程师/RL Environments架构师-AI数据服务平台",
        "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"
    },
    "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、构建一套模块化、高扩展的RL环境智能产线，从单应用到多步骤、多应用协同的系统级场景，打造支持Agent训练的核心基础设施；\n2、负责Agent强化学习环境平台的核心开发，提升系统吞吐、稳定性与可观测性，确保海量训练下的高性能和高可用性；\n3、设计RL环境质量标准与治理机制，建立从环境构建、测试到训练的全链路质量体系，确保环境在真实性、可靠性、任务可解性与可扩展性上的稳定演进；\n4、协同算法研究团队，将真实世界的复杂业务流程抽象为可复现、可扩展的模拟环境，持续提升环境覆盖度、多样性与鲁棒性，支撑模型的Sim2Real迁移。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能等相关专业；熟悉大模型训练范式，对强化学习生态有基础认知；\n2、扎实的工程能力（Python/Go至少一种），具备生产级Agent开发经验，对模拟环境构建、任务设计、状态与奖励建模有一定理解；\n3、优秀的跨团队协作能力，能够连接研究设想与工程落地，加速前沿模型能力的验证与迭代；\n4、具备良好的负责人意识和自我驱动力，对AGI技术抱有强烈热情。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "强化学习",
            "模型训练",
            "团队协作",
            "建模",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7582974834629822773/detail"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "7582974834629822773",
        "post_date": "2025-12-12",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7582974834629822773/detail"
    },
    "fulltext": "全栈研发工程师/RL Environments架构师-AI数据服务平台\n职位描述\n1、构建一套模块化、高扩展的RL环境智能产线，从单应用到多步骤、多应用协同的系统级场景，打造支持Agent训练的核心基础设施；\n2、负责Agent强化学习环境平台的核心开发，提升系统吞吐、稳定性与可观测性，确保海量训练下的高性能和高可用性；\n3、设计RL环境质量标准与治理机制，建立从环境构建、测试到训练的全链路质量体系，确保环境在真实性、可靠性、任务可解性与可扩展性上的稳定演进；\n4、协同算法研究团队，将真实世界的复杂业务流程抽象为可复现、可扩展的模拟环境，持续提升环境覆盖度、多样性与鲁棒性，支撑模型的Sim2Real迁移。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能等相关专业；熟悉大模型训练范式，对强化学习生态有基础认知；\n2、扎实的工程能力（Python/Go至少一种），具备生产级Agent开发经验，对模拟环境构建、任务设计、状态与奖励建模有一定理解；\n3、优秀的跨团队协作能力，能够连接研究设想与工程落地，加速前沿模型能力的验证与迭代；\n4、具备良好的负责人意识和自我驱动力，对AGI技术抱有强烈热情。\n1、构建一套模块化、高扩展的RL环境智能产线，从单应用到多步骤、多应用协同的系统级场景，打造支持Agent训练的核心基础设施；\n2、负责Agent强化学习环境平台的核心开发，提升系统吞吐、稳定性与可观测性，确保海量训练下的高性能和高可用性；\n3、设计RL环境质量标准与治理机制，建立从环境构建、测试到训练的全链路质量体系，确保环境在真实性、可靠性、任务可解性与可扩展性上的稳定演进；\n4、协同算法研究团队，将真实世界的复杂业务流程抽象为可复现、可扩展的模拟环境，持续提升环境覆盖度、多样性与鲁棒性，支撑模型的Sim2Real迁移。\n1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能等相关专业；熟悉大模型训练范式，对强化学习生态有基础认知；\n2、扎实的工程能力（Python/Go至少一种），具备生产级Agent开发经验，对模拟环境构建、任务设计、状态与奖励建模有一定理解；\n3、优秀的跨团队协作能力，能够连接研究设想与工程落地，加速前沿模型能力的验证与迭代；\n4、具备良好的负责人意识和自我驱动力，对AGI技术抱有强烈热情。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T015",
        "std_aux_codes": [
            "T009"
        ],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}