字节跳动AI Agent研发工程师-计算
任职要求
1、熟悉云基础产品服务架构，具备IaaS领域实践经验，3年以上云计算领域开发经验，其中至少1年以上云+AI领域工作经历，能独立主导技术项目落地； 2、具备AI Agent系统架构设计经验，熟悉Prompt E…
工作职责
1、参与火山引擎计算AI Agent产品需求分析、技术选型、方案设计、用户体验提升等，提升AI Agent在AIOps、智能推荐等业务场景的产品竞争力； 2、参与企业级AI Agent架构设计与实现，主要包括Agent架构演进、上下文工程、评测和观测等技术方向； 3、持续跟进AI与大模型领域技术发展趋势，结合相关实际业务场景引入新技术和新方案，推动团队技术体系的持续迭代升级，支撑业务规模化发展。
1.参与Agent设计、开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等全项目周期工作，为用户提供丰富且有价值的Agent产品； 2.负责将Agent落地到实际业务场景，包括但不限于Prompt工程、RAG优化、Multi-Agent构建、Memory系统、RL系统、流程编排、知识库建设、内容生成及业务流程自动化等； 3.结合专业知识，深入分析垂直领域的业务逻辑，使 Agent 能够精准理解并执行专业性极高的业务需求； 4.实时关注AI与大模型领域技术发展趋势，并灵活应用于项目中，适应快速迭代的研发节奏。
1. 负责充电宝研发团队 AI-Pipeline 的设计与落地，围绕运产研测全链路研发范式迭代，构建从需求生成到代码交付的 Agent 协作工作流，推动研发效率系统性提升。 2. 负责各阶段 Agent 的工程化建设，设计 Agent 间的职责边界、产物规范与串联逻辑，确保 Pipeline 可控、可调试、可扩展。 3. 负责 AI-Pipeline 基础设施建设，包括 Agent 编排引擎、知识库工程化（多源归集、增量更新、召回优化）、CI/CD 自动触发链路等，支撑全链路 Autopilot 稳定运转。 4. 深度参与研发范式迭代，结合试点项目持续优化 Spec 模板、Rules 规范与 Prompt 工程，将实践经验沉淀为团队可复用的知识资产，推动 AI 辅助研发从工具使用升级为范式落地。
1、负责微博智能搜索相关 Agent 设计与核心能力研发； 2、构建Agent开发基础设施，包括开发框架，SKILLs/Tools/MCP等通用能力封装，Agent自动化等； 3、持续跟进Agent工程化新范式（记忆管理、推理优化、智能体协作等），推动规模化落地。
1. 研发具备长程规划能力的调研 Agent。设计并实现多步推理（Reasoning）、自主信息采集（Web Browsing）、多源数据合成与矛盾校对的算法架构，提升 Agent 在处理复杂未知任务时的“认知深度”； 2. 结合专业知识，深入分析垂直领域的业务逻辑。支持领域工具集与 DSL，使 Agent 能够精准理解并执行专业性极高的业务需求，解决“最后一公里”的落地难题； 3. 负责长上下文（Long-context）优化、精确的工具调用（Tool Calling）以及记忆碎片管理。解决大规模 Agent 集群在实际生产环境中的延迟与稳定性问题； 4. 针对 Deep Research 和专业领域任务，自动构建多维度的评测 Benchmark，持续提升 Agent 的决策准确率和专业度。