字节跳动
多模态智能体研究员（Dev方向）-Dev Infra
多模态智能体研究员（Dev方向）-Dev Infra
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
博士
深度学习
NLP
PyTorch
RAG
TensorFlow
LLM
CV
RL
Prompt Engineering
Vector DB
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动博士AI研究员，技术前沿，经验要求高，市场竞争激烈，薪资水平在互联网大厂中处于高位。
职位详情
关于这个职位
你将在字节跳动推动AI在自动化开发领域的应用，负责研究多模态智能体和代码生成技术
工作涉及构建大规模代码知识库、优化LLM和Agent系统，并参与模型训练与部署
这是一个技术前沿、创新驱动的研发岗位，适合对AI工程化有热情的博士
最低要求
博士学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业
有TensorFlow/PyTorch等深度学习训练框架相关经验，熟悉NLP、CV、RL相关算法技术，具备优秀的算法能力
掌握（M）LLM的算法原理、Fine-tuning、Prompt Engineering、（Multi-）Agent、向量数据库范式
对新技术保持热忱，对学术界，业界最新AI技术保持追踪，对Agent应用有独到见解
工作职责
探索AI技术在Auto Dev领域的应用，推动前沿技术的落地实践
设计并实现基于AI与Vector DB的大规模代码知识库，提升代码理解和知识利用效率
负责（M）LLM、Agents和RAG技术的研究与应用，构建自动化前后端工程生成与维护能力，进行技术验证和持续优化
探索基于Agent的下一代代码生成产品的交互方式
参与领域模型的全流程工作，包括但不限于任务构建、数据收集、模型训练、评测、推理部署
优先资格
对（M）LLM有微调/测评经验经验者优先
对开源（Multi-）Agent框架有上手经验，或0-1搭建Agent任务流经验者优先
有PE/RAG开发经验者优先
有AI相关领域顶会/顶刊发表经验者优先，有Review类文章发表经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈（LLM、Agent、RAG），技能积累价值高
- 字节跳动平台资源丰富，落地场景多，科研与实践结合紧密
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶级AI人才合作
- 工作强度较大，需跟进快速迭代的AI技术
- 技术难度高，需要持续学习和创新
- 博士学历门槛，竞争激烈
- 适合有科研热情、动手能力强、希望将AI前沿技术落地实际产品的博士或优秀硕士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从研究员晋升为高级研究员或技术Leader，主导AI项目方向
- 可横向拓展至AI产品架构师或技术专家，影响公司级技术战略
- 也可深耕Agent和代码生成领域，成为行业顶级专家
- 研究并应用多模态智能体和LLM技术，解决自动化开发中的复杂问题
- 设计和构建基于向量数据库的大规模代码知识库，优化代码理解与生成
- 参与领域模型的全流程，包括数据处理、模型训练、评测与部署
- 探索Agent驱动的代码生成产品交互方式，推动产品创新
- 扎实的深度学习基础，熟练使用TensorFlow或PyTorch
- 深入理解LLM原理，掌握Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG等技术
- 具备NLP/CV/RL中至少一个方向的算法经验
- 对Agent系统有独到见解，有Multi-Agent开发经验更佳
申请策略
- 准备1-2个与Agent或代码生成相关的技术Demo，展示工程落地能力
- 关注字节跳动AI Lab的公开技术分享，加深对公司技术方向的理解
- 突出博士研究方向与AI生成、Agent或代码理解相关
- 强调深度学习和LLM的实践经验，特别是Fine-tuning和RAG项目
- 展示在顶级会议/期刊的发表记录或开源贡献
- 建议补充或强化Multi-Agent框架（如LangGraph、AutoGPT）的实际使用经验
- 提前了解字节跳动在Dev Infra方面的技术背景，如代码生成工具
面试指南
- 结合项目经历，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于设计类问题，先明确目标，再拆解模块，最后权衡优劣
- 展示对技术趋势的跟踪，引用最新论文或产品动态
- 请介绍一个你使用LLM做Fine-tuning的项目，并谈谈挑战
- 如何设计一个Multi-Agent系统来自动化完成前后端代码生成？
- 比较RAG和Fine-tuning的优缺点，以及在代码生成场景中的选择
- 你对未来的Agent交互方式有何见解？字节跳动产品如何受益？
- 复习LLM、Agent、RAG的核心论文，准备技术深度问答
匹配度报告
75
综合匹配度
字节跳动AI研究员，前沿技术栈，高成长高回报，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和前沿创新的求职者，对薪资和平台有高期望，能接受高强度工作节奏。
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40
使命价值80
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资福利在行业内有竞争力，博士研究员岗位薪酬处于高位，但需面议，具体数字未披露，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
该岗位涉及最前沿的AI技术（LLM、Agent、RAG），并有代码生成等实际落地场景，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Multi-Agent、Vector DB、Fine-tuning
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
字节跳动通常工作节奏较快，岗位为仅现场办公，且未提及弹性或WLB相关福利，生活化动机满足度一般。
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
80较高
AI技术发展迅速，该岗位聚焦Auto Dev，能推动行业效率提升，有一定社会价值，但主要服务于商业化产品。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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