字节跳动
大语言模型Agent工程师（AI Coding方向）-中国交易与广告
大语言模型Agent工程师（AI Coding方向）-中国交易与广告
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
GO
LLM
CI/CD
任务规划
Prompt Engineering
Ast
工具调用
AI 估算 · 25k–45k
大厂AI方向，技术前沿，成都薪资略低于一线，但字节跳动平台溢价，预计总包可观。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于AI Coding方向的大语言模型Agent工程师职位，位于字节跳动成都
你将负责设计和编排复杂任务流，集成各类工具（如代码分析、CI/CD），并提升系统的鲁棒性和可控性
适合有扎实工程背景和丰富LLM应用经验的开发者
最低要求
扎实的工程功底：2年以上软件开发经验，精通至少一门主流编程语言（Python/Go/JS/TS），并对软件架构有良好的理解
丰富的LLM应用经验：熟悉大语言模型的技术栈，有丰富的API调用、Prompt Engineering、上下文管理（Context Management）、工具/函数调用（Tool/Function Calling）等实践经验
深刻的Agent机制理解：对Agent的核心工作机制有清晰的认知，包括但不限于任务规划、记忆、反思与自我纠错
出色的代码理解与程序分析能力：对代码的本质有深刻洞察力，熟悉或理解抽象语法树（AST）、控制流图（CFG）、静态分析、单元测试生成等技术者优先
优秀的系统设计与问题拆解能力：能够将模糊、复杂的业务问题，拆解为清晰、可执行的技术模块和迭代路径
工作职责
设计与编排复杂任务流：将复杂的开发需求，拆解为模型可以理解和执行的多步任务（Multi-step Task），并设计工作流编排与执行引擎
集成与调用生态工具：让Agent“学会”使用各种工具来增强自身能力，包括但不限于：集成代码理解与静态分析工具（如AST、CFG），调用内部平台与服务（如CI/CD系统、代码仓库API），调用外部生态（如搜索引擎、开源库文档）
提升系统的鲁棒性与可控性：探索和实践规划（Planning）、记忆（Memory）、反思（Reflection）与自我纠错（Self-Correction）等机制，持续提升任务的成功率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动大厂平台，技术氛围浓厚，AI Coding方向处于前沿
- 能深度参与Agent系统的构建，积累宝贵的LLM工程经验
- 成都是新一线城市，生活成本低于北上深，但薪资竞争力强
- AI领域迭代快，需要持续学习新技术，工作节奏可能较快
- Agent系统稳定性要求高，调试和优化复杂
- 需要较强的跨团队协作能力，对接多个内部平台
缺点 / 挑战
- 适合有工程背景、对LLM和Agent有浓厚兴趣、喜欢挑战复杂问题的技术开发者
角色解读
- 可向资深Agent架构师或技术负责人发展，主导整体AI系统设计
- 也可深入LLM底层优化，成为大模型应用专家
- 未来可横向拓展至AI产品、技术管理等方向
- 将复杂的开发需求拆解为多步任务，设计工作流编排与执行引擎
- 集成代码理解、静态分析、CI/CD等工具，让Agent具备调用各种服务的能力
- 通过规划、记忆、反思和自纠错机制提升Agent的稳定性和任务成功率
- 精通Python/Go/JS/TS之一，有2年以上开发经验，理解软件架构
- 熟悉LLM技术栈，有Prompt Engineering、上下文管理、函数调用实践经验
- 理解Agent核心机制（规划、记忆、反思等），了解AST、CFG等程序分析技术
申请策略
- 提前了解字节跳动AI Coding方向的产品（如豆包、Coze），在面试中展示业务理解
- 突出LLM应用项目经验，如API调用、Prompt设计、工具集成
- 展示代码理解或静态分析相关经历（如AST、CFG使用）
- 强调系统设计能力，可附上复杂任务拆解的案例
- 补强Agent框架（如LangChain、AutoGPT）的实际使用经验
- 熟悉Python/Go的静态分析库（如ast、pycg）
面试指南
- 对于设计类问题，先拆解需求，再选合适工具和机制，最后评估鲁棒性
- 对于优化类问题，从具体案例出发，对比优化前后效果
- 请设计一个Agent工作流，实现自动代码审查和修复
- 如何让Agent在多次调用中保持上下文一致性？
- 举例说明你如何优化LLM的Prompt以提高任务成功率
- 什么是工具/函数调用（Function Calling）？如何保证其可靠性？
- 深入复习Agent核心论文（如ReAct、AutoGPT），理解不同框架优缺点
- 准备1-2个完整的LLM应用项目案例，涵盖从需求到部署的全流程
匹配度报告
78
综合匹配度
大厂AI前沿岗位，薪资和发展空间突出，但工作强度可能较高。
适合人群
最看重技术成长和薪资回报的求职者，愿意接受较快的节奏和现场办公。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资水平行业领先，成都职场性价比高，福利完善。但JD未披露具体薪资，面议可能性大。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展匹配
95较高
该职位涉及前沿LLM和Agent技术，提供大量实践机会，字节内部培训资源丰富，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Prompt Engineering、AST、CI/CD、工具调用
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
成都办公环境好，但字节节奏较快，JD未提WLB，默认现场办公，无远程选项。
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
AI Coding方向推动开发效率提升，有较高技术影响力，但属于商业应用，社会使命感一般。
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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