字节跳动LLM应用/Agent/AI平台研发工程师-Data
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；具备扎实的工程基础与系统设计能力； 2、熟悉主流编程语言（Python／TypeScript／Go／Java等），具备较强的全栈或系统研发能力； 3、了解大模型／多模态模型／Agent的应用开发范式，有相关项目经验； 4、具备较强的AI Coding能力，能熟练借助Claude Code／Cursor等AI工具高效完成从设计到落地的研发闭环； 5、具备良…
工作职责
1、负责大模型/Agent应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑大规模在线生产运行； 2、基于前沿大模型，设计Prompt组织、Agent编排、决策链路与评测机制，把模型能力转化为可度量的业务产能； 3、构建模型效果自动优化闭环与降本效率专项：错例归因、问题聚类、策略迭代、回归验证，推动系统自驱进化；推进平台在效果、成本、性能之间持续寻找更优解； 4、搭建面向AI决策的可观测与感知基础设施，让模型的判断过程对业务侧透明可信； 5、与策略、算法、模型训练、业务运营等多方深度协作，把复杂业务诉求翻译成可落地的技术方案。
1、在mentor的指导下，建设基于大语言模型的应用和平台； 2、负责Agent 需求分析、搭建、开发、交付等企业级项目研发工作； 3、维护公司的开源项目，完善项目文档和测试用例，组织开源社区活动。
1. Agent方向：直接参与到导购Agent的算法研发工作，包含无障碍导购Agent、搜索导购Agent两个Agent项目并结合技术创新与实际业务落地，产出高质量论文、专利与开源成果。包括相关项目的高质量数据构建，支撑复杂任务建模与行为学习，运用大模型SFT、RL等Post-training训练方法并探索 Online RL 等前沿方法，设计并落地“过程监督 + 结果监督”联合训练范式，融合MCTS、ToT、Reflection等推理方法，等等； 2. LLM应用方向：探索基于LLM的Query理解大模型，通过天猫的数据微调大模型生成ID表征向量，在搜索和推荐算法各模块进行深度的探索和应用。包括但不限于语义相关性、类目预测、召回排序等。探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），助力搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级； 3. 结合业务需求，设计和扩展LLM的应用场景范围及规模，提高模型微调后再垂直领域的应用及专家模式的架构尝试； 4. 跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，开展前沿算法的研究工作，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、GUI Agent、AI搜索等方向的技术沉淀和业务创新。
利用GPT、Claude、Gemini等顶级模型能力，深入产品/研发/测试场景，通过构建高质量 Agent 和代码智能工具，以数据驱动的方式实质性提升产研效能 1、深入挖掘研发全生命周期痛点，设计并实现基于 LLM 的自动化工作流，覆盖需求分析、代码辅助、自动化测试等核心环节； 2、负责复杂 Agent 的逻辑设计与工程落地，通过高级 Prompt Engineering（CoT, Few-Shot, ReAct）优化智能体的规划与执行能力； 3、构建针对产研场景的 Benchmark（评测集） 和 Golden Datasets（黄金数据集）； 4、建立自动化评估流水线（Eval Pipeline），以量化指标（如代码通过率、推理准确率、任务完成耗时）对比不同模型与 Prompt 的效果，用数据指导技术选型； 5、基于 Claude Code 和 Codex 技术，开发高度定制化的 IDE 插件或 CLI 工具，将 AI 代码生成能力无缝融入现有开发环境，提升代码编写质量与交付速度。