字节跳动豆包大模型Agent Harness算法工程师 - Data AML
任职要求
1、2027届获得本科及以上学历； 2、对Agent Harness有技术热情，对大模型和Agent有较深入的理解，有Agent Harness的优化经验；有使用AI Agent工具进行软件开发的经验；在软件开发领域具有学习能力；能够在AI辅助下，进行有质量保证的编程工作； 3、了解模型和Agent Harness的基本机制及其技术原理（如LLM API、Reason…
工作职责
团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 1、参与火山方舟Managed-Agent相关的算法研发工作，参与方舟自有Harness的技术架构选型、设计、优化； 2、优化方舟自有Harness，包括但不限于Harness的运行模式、Buildin-Tools、Context机制、Multi-Agent协作调度、智能的辅助能力（模型选择、Advisor、Grader、Rlaphloop等等）； 3、和评测团队一起构建面向Harness迭代的Agent评测，构建全面、有效的Agent Harness端到端评测； 4、定义和实现Harness领域的前沿创新，与模型团队深度合作，参与实现模型与Harness的共同进化，从Harness的角度实现DeepSeek的Harness与模型的深度适配。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、跟踪并探索LLM/Agent/多语言等前沿方向，面向真实生产力场景（如：信息分析与处理、客服与销售、搜索与推荐、办公自动化等）提升效果，沉淀通用可规模化的方法论与系统能力； 2、围绕LLM/Agent/多语言能力与训练范式开展探索与优化，包括但不限于：LLM能力优化：指令遵循、复杂推理、长上下文、生成质量与幻觉治理等；Agent能力提升：规划与决策、工具调用与推理、上下文管理与记忆、长程任务和多Agent等；多语言能力建设：多语言指令遵循与复杂推理、多语言检索与知识增强、小语种与跨语言一致性等；训练与优化方法：大规模数据与环境扩展、奖励/偏好建模（生成式奖励、RLAIF/RLHF等）、端到端强化学习等； 3、挖掘现实世界高价值任务，设计科学严谨的量化评测体系，推动模型智能持续提升，为广大企业和开发者提供顶级的大模型服务。
Seed 大模型人才校招，是字节跳动 Seed 面向高校人才推出的招聘项目。我们始终相信，真正重要的技术进步来自对高难度问题的持续挑战。面对 AI 时代的巨大机遇，Seed 团队并不止步于模型迭代，而是选择进入技术深水区，推进下一代 AI 范式突破，不断探索智能的边界与上限。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。 1、建设豆包AI搜索，搭建完整RAG功能的LLM搜索引擎； 2、针对LLM搜索中的各个环节，如联网检索、大模型推理进行优化； 3、设计和搭建在离线个性化AI搜索能力，实现对用户更准确的问答； 4、持续建设更灵活、合理、功能更强大的架构以保障快速发展的业务可以高效达成。
团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。 1、负责豆包AI大模型To B评测体系的顶层设计，定义评测维度、指标、标准和流程； 2、深入理解客户需求，将客户反馈转化为评测任务，确保评测结果真实反映客户使用效果； 3、建立模型对比分析机制，输出量化分析结论，以及原因拆解分析，能牵引模型优化； 4、深入研究重点行业业务流程，从业务视角设计有价值的行业评测方案； 5、跟踪全球前沿评测方法论（Benchmark设计、统计方法、Eval工具链），持续升级评测体系。
团队介绍：火山方舟是火山引擎推出的一站式大模型服务平台，是中国大模型市场产品和份额领跑者。平台提供模型推理、评测、精调等全流程服务。方舟搭载了豆包及业界主流大模型，提供丰富的插件生态和AI应用开发服务，并通过稳定可靠的安全互信方案、专业的算法技术服务，全方位保障企业级AI应用落地。 1、负责模型资源经营的数据分析与运营体系建设，建立统一Token口径、经营指标和分析框架，包括：模型成本、利用率、峰谷结构、模型替代率、高价值场景识别等； 2、分析业务使用结构，识别资源浪费、高成本低价值场景和替代机会； 3、建立业务分级、模型分级和资源匹配分析机制； 4、支撑公司级资源分配、预算管理和经营决策； 5、推动外部模型向内部模型的替代与切换分析。