主分类：Agent系统开发
辅助：后端与业务系统研发、AI模型评测工程（仅展示）
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": "后端开发工程师（商家助手方向）-TikTok Shop",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"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": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、作为Agent架构负责人，致力于打造一个深度集成大模型能力的商家助手，构建工业级Agent架构，帮助商家工作台从“功能型工具”向“智能化助手”的代际升级；探索包括Planning、Sub-Agent协同、Skills、MCP在内的多智能体协作模式，确保系统具备处理复杂、多步任务的能力，并能持续演进；\n2、作为商家助手研发核心，将前沿的AI技术转化为稳定、可靠的商家服务能力，这包括知识工程、RAG、记忆和对话状态管理等；\n3、作为最前沿的AI领域的技术专家，能够时刻紧跟前沿技术，利用LLM能力及Agent架构，让最新最先进的LLM方案能够快速在业务中落地，提升商家助手智能化能力；\n4、定义并建立一套科学的AI助手评测框架（Evaluation&Benchmarking），持续追踪和量化智能体在任务完成度、用户满意度和业务贡献上的表现，通过数据驱动产品迭代。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，5年以上后端或架构相关工作经验，具备扎实的计算机理论基础和代码能力，至少精通Go/Java等主流后端语言中的一门；\n2、具备较强的业务抽象和架构设计能力，熟悉常见设计模式和架构思想，有持续学习习惯，了解行业最新技术趋势，可结合业务场景灵活落地；\n3、熟悉主流KV（Redis/MongoDB）、ElasticSearch和向量检索架构，熟悉消息队列、规则引擎等常用基础组件，熟悉Spark/Flink等大数据计算工具，具有多线程及高性能的设计、编码及性能调优经验；\n4、了解常用的机器学习原理，了解算法迭代流程，有AI大模型应用、运筹优化应用经验者优先；\n5、具备问题拆解分析能力，跨团队沟通协调能力优先。",
"skills": [AI生成
"Java",
"Redis",
"MongoDB",
"Spark",
"Flink",
"Elasticsearch",
"机器学习",
"性能调优",
"架构设计",
"沟通协调",
"沟通能力",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "4、了解常用的机器学习原理，了解算法迭代流程，有AI大模型应用、运筹优化应用经验者优先；5、具备问题拆解分析能力，跨团队沟通协调能力优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "后端开发工程师（商家助手方向）-TikTok Shop\n职位描述\n1、作为Agent架构负责人，致力于打造一个深度集成大模型能力的商家助手，构建工业级Agent架构，帮助商家工作台从“功能型工具”向“智能化助手”的代际升级；探索包括Planning、Sub-Agent协同、Skills、MCP在内的多智能体协作模式，确保系统具备处理复杂、多步任务的能力，并能持续演进；\n2、作为商家助手研发核心，将前沿的AI技术转化为稳定、可靠的商家服务能力，这包括知识工程、RAG、记忆和对话状态管理等；\n3、作为最前沿的AI领域的技术专家，能够时刻紧跟前沿技术，利用LLM能力及Agent架构，让最新最先进的LLM方案能够快速在业务中落地，提升商家助手智能化能力；\n4、定义并建立一套科学的AI助手评测框架（Evaluation&Benchmarking），持续追踪和量化智能体在任务完成度、用户满意度和业务贡献上的表现，通过数据驱动产品迭代。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，5年以上后端或架构相关工作经验，具备扎实的计算机理论基础和代码能力，至少精通Go/Java等主流后端语言中的一门；\n2、具备较强的业务抽象和架构设计能力，熟悉常见设计模式和架构思想，有持续学习习惯，了解行业最新技术趋势，可结合业务场景灵活落地；\n3、熟悉主流KV（Redis/MongoDB）、ElasticSearch和向量检索架构，熟悉消息队列、规则引擎等常用基础组件，熟悉Spark/Flink等大数据计算工具，具有多线程及高性能的设计、编码及性能调优经验；\n4、了解常用的机器学习原理，了解算法迭代流程，有AI大模型应用、运筹优化应用经验者优先；\n5、具备问题拆解分析能力，跨团队沟通协调能力优先。\n1、作为Agent架构负责人，致力于打造一个深度集成大模型能力的商家助手，构建工业级Agent架构，帮助商家工作台从“功能型工具”向“智能化助手”的代际升级；探索包括Planning、Sub-Agent协同、Skills、MCP在内的多智能体协作模式，确保系统具备处理复杂、多步任务的能力，并能持续演进；\n2、作为商家助手研发核心，将前沿的AI技术转化为稳定、可靠的商家服务能力，这包括知识工程、RAG、记忆和对话状态管理等；\n3、作为最前沿的AI领域的技术专家，能够时刻紧跟前沿技术，利用LLM能力及Agent架构，让最新最先进的LLM方案能够快速在业务中落地，提升商家助手智能化能力；\n4、定义并建立一套科学的AI助手评测框架（Evaluation&Benchmarking），持续追踪和量化智能体在任务完成度、用户满意度和业务贡献上的表现，通过数据驱动产品迭代。\n1、本科及以上学历，5年以上后端或架构相关工作经验，具备扎实的计算机理论基础和代码能力，至少精通Go/Java等主流后端语言中的一门；\n2、具备较强的业务抽象和架构设计能力，熟悉常见设计模式和架构思想，有持续学习习惯，了解行业最新技术趋势，可结合业务场景灵活落地；\n3、熟悉主流KV（Redis/MongoDB）、ElasticSearch和向量检索架构，熟悉消息队列、规则引擎等常用基础组件，熟悉Spark/Flink等大数据计算工具，具有多线程及高性能的设计、编码及性能调优经验；\n4、了解常用的机器学习原理，了解算法迭代流程，有AI大模型应用、运筹优化应用经验者优先；\n5、具备问题拆解分析能力，跨团队沟通协调能力优先。",
"standard_classification": {
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