字节跳动
AI智能体应用开发工程师/专家-Data
AI智能体应用开发工程师/专家-Data
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
SaaS
GO
LLM
搜索
推荐
云原生
Multi-Agent
AI 估算 · 35k–55k
基于AI技术栈需求及字节跳动薪酬体系，该岗位薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责基于LLM和云原生技术开发企业级AI搜索、推荐和问答应用，构建意图理解、召回、排序等核心AI能力，并参与搜推问SaaS应用的调优与保障
适合有搜索/推荐经验、熟悉大模型和编程的开发者，能深入前沿AI技术栈
最低要求
有搜索/推荐相关经验，掌握技术原理，对大模型相关技术有基本了解
熟练掌握Linux环境下的Go/Java/Python等一种以上编程语言
有较强的系统问题分析经验和抽象设计能力，能够解决复杂的系统问题
有电商、内容相关的业务经验者优先，有海外应用开发经验者优先
工作职责
以LLM和云原生技术为驱动，开发企业级通用AI搜索、个性化和问答助手等应用
打造先进的意图理解、相关性召回、个性化排序、数据增强、Multi-Agent等能力，构建以LLM基座的全新架构
参与搜、推、问SaaS应用的生产级调优和保障，为企业客户提供可信赖的产品效果和服务质量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI前沿领域，技术栈新，发展空间大
- 字节跳动平台，业务场景丰富，数据量大
- 团队技术氛围浓厚，能与优秀同事共事
- 大模型技术迭代快，需要不断学习
- 互联网公司节奏较快，工作强度可能较大
缺点 / 挑战
- 企业级应用要求高，系统稳定性挑战大
- 适合对AI应用开发有热情、有搜索/推荐背景、喜欢挑战的技术开发者
角色解读
- 可向AI架构师或技术专家方向发展
- 深入大模型应用领域，成为行业专家
- 有机会转向管理岗位，带领团队
- 基于LLM和云原生技术开发企业级AI搜索、推荐和问答应用
- 构建意图理解、相关性召回、个性化排序等AI能力
- 参与搜、推、问SaaS应用的调优和保障
- 熟悉搜索/推荐系统原理和大模型技术
- 精通Go/Java/Python至少一种，Linux环境开发
- 具备系统问题分析和抽象设计能力
申请策略
- 关注字节跳动AI产品线（如豆包），了解业务方向
- 准备一个完整的项目案例，展示从设计到上线的能力
- 突出搜索/推荐系统相关项目经验
- 展示大模型应用或微调经历
- 强调系统设计能力和高并发处理经验
- 如有海外应用或电商经验需重点提及
- 补充大模型相关技术（如RAG、Agent）
- 深入学习Go或Java，提升云原生技术
面试指南
- 用STAR法则描述项目经历：背景、任务、行动、结果
- 技术问题从原理到实践，先讲理论再讲具体实现
- 系统设计问题要结构化，包括需求分析、架构设计、关键模块、挑战和优化
- 请介绍你在搜索/推荐系统中负责的模块和技术细节
- 你如何理解LLM在搜索/推荐中的应用？请举例
- 设计一个基于LLM的智能问答系统，需要考虑哪些关键点？
- 你如何处理高并发场景下的系统性能问题？
- 你对Multi-Agent有什么理解？如何落地？
职位点评
71
综合评分
字节跳动AI应用专家岗，前沿技术栈，高成长高回报，但工作节奏较快。
更适合这类人
适合追求技术成长和薪资回报，能接受一定工作强度的开发者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
字节跳动薪资水平在行业领先，但JD未明确具体福利，评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
涉及LLM、AI智能体等前沿技术，成长空间大，评分高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Go、Java、Python、云原生、Multi-Agent、搜索、推荐
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，杭州，未提及弹性工作，互联网节奏快，评分偏低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
企业级AI应用提升效率，行业高速增长，但社会影响力一般。
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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