字节跳动
智能数据运维Agent研发工程师/架构师-数据库
智能数据运维Agent研发工程师/架构师-数据库
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RAG
GO
数据库
AIOps
大模型
运维自动化
Prompt Engineering
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动为中大型互联网公司，该职位要求3年以上AI经验且涉及大模型与Agent工程化，技术难度高，薪资竞争力强，参考杭州市场水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责研发数据库智能运维Agent系统，涉及Agent Harness、沙箱执行、工具调度等核心模块
你将结合传统算法、大模型与领域知识，解决时序异常检测、根因定位、告警降噪等AIOps核心问题，并推动Agent在值班、巡检、自愈等场景的规模化应用
适合对AI Agent工程化与数据库运维有浓厚兴趣的工程师
最低要求
计算机、人工智能、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历
年以上AI相关经验（高级及以上岗位要求相应提高）
熟练掌握Python/Go/Java中的至少一种，具备扎实的系统设计能力
熟悉分布式系统、微服务、消息队列、容器化等主流技术栈
对大模型应用与AI Agent工程化有真实落地经验，熟悉Agent Loop、Tool Use、Function Call、RAG、Prompt Engineering等核心技术，理解其工程约束与常见失败模式
理解运维领域的常见挑战（监控告警、日志分析、故障排查、变更管理等），能快速将业务场景转化为Agent能力设计
对数据类系统（关系型数据库、数据仓库、数据管道、调度系统等）有基本了解，能结合领域特性思考技术方案
工作职责
负责智能运维Agent系统的研发与落地，参与或主导Agent Harness、沙箱执行环境、工具调度、任务编排等核心模块的设计与实现
面向数据库运维、数据管道排障、容量规划、值班辅助等场景，完成从Agent能力设计、工具封装、Prompt工程到上线灰度的端到端交付，持续优化准确率、响应时延与稳定性
针对时序异常检测、多指标关联、基于拓扑的根因定位、告警降噪、容量预测、日志模式挖掘等核心算法问题，设计并落地“传统算法+大模型+领域知识”三位一体的技术方案
建设Agent效果评估与迭代体系（评测集、离线回归、在线A/B、负面案例分析、置信度校准），与SRE、DBA、平台团队协同推动Agent在值班、主动巡检、自愈等场景的规模化应用
优先资格
在时序异常检测、根因分析、因果推断、图学习、日志智能分析等AIOps核心算法方向有深入研究或落地经验，能独立主导算法方案从0到1的建设
在数据库自治、数据平台自动化运维、AIOps系统的核心设计与落地中担任过关键角色
在AIOps、大模型应用、数据系统或人工智能基础设施方向有高质量顶会论文（KDD/NeurIPS/ICML/VLDB/SIGMOD等）、开源影响力或代表性技术成果
有AI Agent、AI Copilot等AI原生产品的完整落地经验，熟悉主流开源Agent框架的能力边界与工程取舍，或在相关开源项目中有持续贡献
熟悉沙箱/代码执行环境、工具调用协议（如MCP）、Agent可观测性等Agent基础设施方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动为头部互联网公司，技术氛围浓厚，平台资源丰富
- 涉及大模型与AIOps前沿方向，技术成长快，积累高价值经验
- 职位参与核心Agent系统从0到1建设，影响力大
- 大模型与运维结合仍属探索阶段，需要面对不确定性和快速迭代
- 对跨领域知识要求高（AI+运维+数据库），学习曲线陡峭
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需应对线上稳定性与算法效果的双重压力
- 适合对AI工程化有热情、喜欢挑战技术难题、希望在AIOps或Agent领域深耕的工程师
角色解读
- 资深AI Agent工程师或架构师，主导更大规模的智能运维平台
- 可向AI infra或数据库内核方向深入，成为AIOps领域专家
- 有机会转型为技术负责人或团队管理者，带领Agent研发团队
- 研发智能运维Agent系统，包括Agent Harness、沙箱执行环境、工具调度等核心模块
- 设计并落地时序异常检测、根因定位、告警降噪等算法方案，融合传统算法与大模型
- 构建Agent效果评估体系，并通过与SRE、DBA协作推动Agent在值班、巡检等场景规模化应用
- 熟练掌握Python/Go/Java之一，具备分布式系统设计能力
- 具备大模型应用与AI Agent工程化落地经验，熟悉Agent Loop、Tool Use、RAG等核心技术
- 了解运维领域挑战（监控、告警、日志分析等），并能转化为Agent能力设计
申请策略
- 准备一个之前做过的Agent项目详细说明，包括架构、挑战和成果
- 了解字节跳动数据库相关业务，思考Agent可以如何优化
- 突出大模型/AI Agent的实际项目经验，尤其是端到端落地案例
- 强调系统设计能力，包括分布式、微服务、容器化等
- 如有AIOps或数据库相关经验，务必重点描述
- 补充Agent相关技术栈（如LangChain、Function Call、沙箱环境）
- 了解常用数据库原理及运维常见场景
- 阅读AIOps相关论文或开源项目，积累领域知识
面试指南
- 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果
- 强调工程约束（延迟、稳定性、准确率）和权衡取舍
- 展示对Agent常见失败模式（如幻觉、工具误用）的理解和缓解方案
- 请描述你设计的AI Agent系统的架构，以及如何解决工具调用中的失败问题
- 如何评估Agent的效果？你会设计哪些指标和评测方法？
- 在时序异常检测中，传统统计方法与深度学习方法如何结合？
- 请举例说明你将一个运维场景转化为Agent能力的过程
- 复习Agent相关技术：Agent Loop、Tool Use、Prompt Engineering、RAG
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂核心岗位，前沿技术栈，学习成长极佳，但工作强度较大且WLB一般。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和前沿领域探索的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
字节跳动薪资福利在行业内具有竞争力，但JD未明确薪资和具体福利，且岗位技术难度较高，整体补偿性较好但非顶级。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及大模型、AI Agent、AIOps等前沿技术，且字节跳动技术平台强大，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、Prompt Engineering、AIOps、时序异常检测、根因分析
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动通常要求现场办公，且互联网公司工作强度较高，JD未提及弹性工作或WLB，生活化动机满足程度有限。
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）
使命价值匹配
70中等
AIOps和数据库自动化运维有助于提升运维效率，具有一定技术价值，但社会意义相对中性。
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
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