钉钉AI Agent应用开发实习生
任职要求
职位要求： 【必备项】 1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能相关专业优先； 2. 掌握Python/Java/Go/C++等编程语言开发，具备扎实的算法与数据结构基础； 3. 具备Agent系统开发经验，掌握LangChain/LLamaIndex/AutoGen等框架及实现原理，能够设计高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构； 4. 掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等AI应用关键技术； 5…
工作职责
职位描述： 1.重塑消费者体验：建设大模型智能化比价辅助决策、Al消费者智能问答助手等多元AI工具，提高用户购物体验，并进一步探索AI Native的新消费者产品形态； 2.赋能商家智能化运营：基于大模型调度多领域智能体，实现智能客服、采购寻源、内容生成、直播运营等全链路提效，赋能千万商家； 3.构建平台级技术基建：开发AI代码生成工具提升研发效率，打造面向运营小二的智能提效平台，探索面向全体企业员工办公场景的智能体架构。
我们能提供什么？ 今年不愧是Agent应用元年，已有大量优秀产品涌现。在有赞内部也以高频的黑客松活动来鼓励每一位小伙伴积极投身场景探索。 在有赞你可以充分发挥想象力，沉浸式体验2B业务的Agent项目，并通过多维度场景理解+技术创新+工程应用落地，进入真实商业环境、理解业务决策与AI应用的关系。 核心能力要求 ： 需具备扎实的工程能力，有实际开发过 agent 相关应用或平台的经验； 对技术保持好奇心，愿意探索前沿领域（如 agent 框架、context engineering、智能体应用等）； 注重实际落地，能将技术转化为业务价值； 技术方向侧重 ： 关注 agent 框架（如GitHub - alibaba/spring-ai-alibaba: Agentic AI Framework for Java Developers、https://openai.github.io/openai-agents-python/、https://strandsagents.com/latest/） ai 网关（如GitHub - BerriAI/litellm: Python SDK, Proxy Server (LLM Gateway) to call 100+ LLM APIs in OpenAI for、cloudflare 的 ai gateway） browser-use（如GitHub - browser-use/browser-use: 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online wi、fellou） 通用 agent（如GitHub - kortix-ai/suna: Suna - Open Source Generalist AI Agent、GitHub - FoundationAgents/OpenManus: No fortress, purely open ground. OpenManus is Coming.等） 建议从 rag、text to sql、sandbox、deep research 中选一个深入研究
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、负责AI应用开发平台的前端开发工作，确保交付质量和用户体验； 2、负责LLM驱动的AI Agent框架的研究和实现，确保技术的创新与前瞻性； 3、持续追踪AI Agent领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进我们的项目与解决方案中。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、负责AI应用开发平台的前端开发工作，确保交付质量和用户体验； 2、负责LLM驱动的AI Agent框架的研究和实现，确保技术的创新与前瞻性； 3、持续追踪AI Agent领域的最新技术趋势和研究成果，将前沿技术整合进我们的项目与解决方案中。