字节跳动AI智能体开发工程师-广告效能
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备扎实的计算机基础； 2、熟悉Linux操作系统和开发环境，熟练掌握Python/Golang等一种或多种编程语言并深入了解语言特性，具备良好的数据结构、算法基础和系统设计能力； 3、熟悉AI Agent开发框架（LangChain、AutoGPT等）及云计算平台（AWS Lambda、…
工作职责
1、参与探索大语言模型在抖音集团广告业务场景的应用边界； 2、以提升广告业务研发效率为目的，参与推动大模型技术在素材生成、代码生成、技术评审、效能提升等研发流程中的应用； 3、参与设计、开发和部署基于AI Agent的端到端解决方案，持续探索AI应用开发支撑研发效能提升的最佳实践； 4、基于业务研效提升的实际需要，结合AI技术栈（大语言模型、知识图谱、自动化决策引擎等），设计可扩展、高可用的架构，并协同跨职能团队实现技术落地。
1. 负责里阿妈妈广告系统的技术研发与中长期技术规划，全面支撑品牌广告&外投广告的规模化增长； 2. 推进品牌广告&外投广告面向未来的智能化投放平台建设，构建高可用、可扩展的广告基础设施能力，推动广告投放从“经验驱动”向“数据+AI驱动”升级； 3. 打造业界主流的广告投放能力矩阵（涵盖RTA、RTB、PD、PDB、SEM等核心模式），赋能商家全域外投与平台用户增长场景，提升广告投放效率； 4. 参与阿里妈妈广告中台架构演进进程，创新突破技术难点，提升研发运维效率以及团队组织效能。
1. 负责阿里妈妈广告系统的技术研发与中长期技术规划，全面支撑品牌广告&外投广告的规模化增长； 2. 推进品牌广告&外投广告面向未来的智能化投放平台建设，构建高可用、可扩展的广告基础设施能力，推动广告投放从“经验驱动”向“数据+AI驱动”升级； 3. 打造业界主流的广告投放能力矩阵（涵盖RTA、RTB、PD、PDB、SEM等核心模式），赋能商家全域外投与平台用户增长场景，提升广告投放效率； 4. 参与阿里妈妈广告中台架构演进进程，创新突破技术难点，提升研发运维效率以及团队组织效能。
聚焦用户增长（User Growth）核心业务场景，利用强化学习（RL）与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中，参与从算法策略到工程落地的全链路建设，解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责： 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设，将静态出价升级为多步序列决策范式，构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设，支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地，优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈（样本传输延迟、显存优化、训练稳定性），跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系，覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产，构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统（创意 Agent、广告优化师 Agent 等），设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等）驱动日常研发，探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进，提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系（RTA / RTB / 创意供给引擎）核心模块开发，优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系，支撑策略的科学评估
聚焦用户增长（User Growth）核心业务场景，利用强化学习（RL）与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中，参与从算法策略到工程落地的全链路建设，解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责： 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设，将静态出价升级为多步序列决策范式，构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设，支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地，优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈（样本传输延迟、显存优化、训练稳定性），跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系，覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产，构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统（创意 Agent、广告优化师 Agent 等），设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等）驱动日常研发，探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进，提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系（RTA / RTB / 创意供给引擎）核心模块开发，优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系，支撑策略的科学评估