字节跳动
AI Agent研发工程师（数据知识方向）-Data
AI Agent研发工程师（数据知识方向）-Data
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
大数据
SQL
ETL
数据治理
知识图谱
向量数据库
AI Agent
LangGraph
数据血缘
AI 估算 · 35k–55k
资深AI Agent研发，字节大厂上海，技术栈前沿，薪资极具竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建和维护数据知识体系，包括知识图谱与语义抽象，为AI Agent提供高质量知识底座
同时基于大数据业务场景，设计并迭代面向数据领域的Agent架构，解决规模化落地痛点
您将打磨Agent核心模块（任务拆解、推理、记忆等），并跟进大模型与知识工程前沿技术，推动产品创新
最低要求
精通Agent核心架构与实现逻辑，熟练掌握主流Agent开发框架（如LangChain、LangGraph、Semantic Kernel等），具备数据知识密集型场景中的Agent研发与落地经验
深入理解Agent自进化技术体系，有自主反思、数据飞轮、闭环学习的设计落地经验，具备基于数据知识反馈（如用户纠偏、知识使用日志等）的Agent效果调优能力
熟悉大数据与知识工程技术生态，包括SQL、数据目录、数据血缘、知识图谱、向量数据库等，能够将Agent与数据知识工具链深度集成
自驱力与学习能力突出，对Agent及知识工程前沿技术有强烈探索欲，逻辑清晰，具备优秀的技术攻坚与团队协作能力
工作职责
构建和维护数据知识体系，包括业务语义抽象、数据资产知识化、知识图谱构建等，为Agent提供高质量的知识底座，提升Agent对复杂数据业务的理解能力
基于大数据业务场景（如交互式数据查询、智能分析、数据治理、ETL工程、数据质量监控等）的核心诉求，完成面向数据领域的Agent架构设计、深度迭代与落地，解决大数据场景下Agent规模化的核心痛点
打磨数据知识Agent的任务拆解、推理规划、Skills、记忆系统等核心模块，持续优化架构性能，沉淀数据知识领域最佳实践
跟进大数据、LLM及知识工程前沿技术，结合真实业务完成创新落地，提升产品核心竞争力
优先资格
有Agent框架设计、开源贡献、自进化落地经验者优先
有Data Agent、Text-to-SQL+语义层、企业智能知识助手落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI Agent前沿技术研发，积累稀缺的大模型应用经验
- 团队技术氛围浓厚，有较多创新空间
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 技术栈较新，需要持续学习跟进，工作强度可能较大
- Agent落地场景复杂，对问题解决能力和工程能力要求高
- 属于竞争激烈的技术岗位，需要具备较强的自学和自我驱动力
缺点 / 挑战
- 字节跳动大平台，数据场景丰富，技术挑战大，能快速提升能力
- 适合对AI Agent、知识工程和大语言模型有浓厚兴趣，具备扎实的编程和系统设计能力，且愿意在高强度技术挑战中快速成长的工程师
角色解读
- 从Agent研发工程师向数据知识领域专家或技术架构师发展
- 可转向大模型应用、AI平台架构等更前沿的技术方向
- 在字节跳动内部有清晰的职级晋升通道，可成长为技术Leader
- 构建数据知识体系，包括知识图谱和语义抽象，为AI Agent提供高质量的知识底座
- 基于大数据业务场景，设计并实现面向数据领域的Agent架构，解决规模化落地问题
- 打磨Agent的核心能力，如任务拆解、推理规划、记忆系统等，提升架构性能
- 跟进前沿技术，将大模型、知识工程等创新成果落地到产品中
- 精通Agent核心架构与主流开发框架（如LangChain、LangGraph、Semantic Kernel等）
- 深入理解Agent自进化技术，具备闭环学习和基于反馈的效果调优能力
- 熟悉大数据与知识工程技术生态，包括SQL、数据血缘、向量数据库等
- 强大的自驱力、学习能力和技术攻坚能力
申请策略
- 准备一个完整的Agent项目案例，包含从设计到调优的详细过程
- 了解字节跳动在数据智能和AI Agent方向的产品布局，展现匹配度
- 突出Agent相关项目经验，特别是框架使用和落地案例
- 强调自进化、数据飞轮等方面的设计和成果
- 展示大数据技术栈（如Spark、Flink、SQL等）和知识图谱相关实践
- 如有开源贡献或技术博客，务必提及
- 深入掌握LangChain、LangGraph等框架，并熟悉其源码
- 补齐知识图谱和向量数据库的实践知识
面试指南
- 项目介绍采用STAR原则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和解决方案
- 对于设计类问题，先阐述核心思路，再结合具体技术细节，最后总结优化方向
- 多结合数据反馈和闭环学习的实际经验，体现对Agent效果调优的理解
- 请详细介绍一个你主导的Agent项目，包括架构设计、技术选型和落地效果
- Agent的自进化机制如何设计？请结合实际案例说明
- 如何处理Agent在大数据场景中的推理准确性和性能问题？
- 你如何将知识图谱与Agent结合？请举例
- 你对Text-to-SQL加语义层的理解是什么？如何优化？
职位点评
70
综合评分
字节跳动AI Agent研发岗，前沿技术栈，高成长高薪资，但工作强度可能较大。
更适合这类人
最适发展性动机强烈的求职者，追求技术成长和前沿创新，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
字节跳动为已上市巨头，上海地区薪资水平高，福利完善，但JD未明确具体薪资和福利细节，故评分为中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
职位涉及AI Agent前沿技术，大数据与知识工程交叉领域，成长空间大，JD明确要求自驱学习和跟进前沿，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangChain、LangGraph、Semantic Kernel、知识图谱、向量数据库、大模型、自进化、数据飞轮
成长机会自驱力与学习能力突出、跟进大数据、LLM及知识工程前沿技术
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，上海核心地段，但互联网大厂通常工作强度较大，JD未提WLB，故评分较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
职位属于高速增长赛道（AI Agent+大数据），社会影响力一般，但技术价值高，能推动行业创新。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs