字节跳动
AI Agent产品研发工程师-Coze
AI Agent产品研发工程师-Coze
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
系统设计
GO
大模型
Prompt Engineering
AI Agent
LangGraph
Ai Coding
AI 估算 · 30k–60k
AI Agent方向是热点，字节跳动薪资竞争力强，3年经验+前沿技术栈对应较高薪资水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI应用产品的研发，如AI PPT、AI Coding和Agent系统，推动大模型技术落地为产品
你将参与构建面向真实业务场景的AI Agent能力，包括任务规划、代码生成、自动修复等核心环节
适合对AI前沿技术有热情、具备扎实工程能力的后端或全栈工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上后端、全栈或AI应用研发经验
熟练掌握Go/Python/Java/TypeScript等至少一种主流编程语言，具备扎实的工程能力、数据结构与系统设计基础
对AI Coding、AI Agent、大模型应用开发有强烈兴趣和实际使用经验，熟悉至少一种AI开发工具，并对其产品形态和技术原理有自己的理解
具备良好的工程抽象能力，能够将复杂AI任务拆解为稳定的系统模块，例如任务规划、工具调用、状态管理、文件生成、结果校验、自动重试、评测闭环等
具备较强的问题分析能力、责任心和沟通协作能力，能在不确定性较高的前沿方向中快速探索、验证和落地
工作职责
负责相关AI应用产品的研发，包括AI PPT、AI应用生成、AI Coding、Agent系统等方向，推动大模型能力从技术探索落地为真实可用的产品能力
围绕代码生成、需求理解、任务规划、工具调用、上下文管理、自动修复、结果验证等核心环节，构建面向真实业务场景的AI Coding/Agent产品能力
设计和优化AI Agent执行链路，包括Prompt/Tool/Memory/Workflow/Evaluation/Harness等模块，提升Agent在复杂任务中的稳定性、可控性和交付质量
建设AI应用生成与AI PPT等业务的工程化能力，包括任务拆解、页面生成、内容生成、代码生成、文件处理、结果预览、自动测试与质量评估等系统能力
跟踪并研究前沿AI产品与技术趋势，包括Cursor、Windsurf、Claude Code、Lovable、v0.dev、bolt.new、Manus、LangGraph等，并将其中有价值的能力快速转化为产品方案和工程实现
与产品、设计、算法、平台团队紧密协作，将大模型、Agent、AI Coding、自动化评测等能力融入实际业务流程，持续提升产品体验、生成质量和研发效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台，AI Agent方向是当前热点，技术成长快，项目有影响力
- 接触前沿技术栈（大模型、Agent、AI Coding），具有高市场价值
- 团队协作多元，能与产品、算法等优秀同事共事，积累跨领域经验
- 技术不确定性高，需要快速试错和探索，对自学能力和抗压能力要求高
- AI产品迭代快，可能面临高强度工作节奏
- 竞争激烈，需要持续学习前沿工具和论文，保持技术敏感度
缺点 / 挑战
- 适合对AI技术有强烈热情、具备扎实工程基础、喜欢挑战和快速成长的工程师
角色解读
- 深耕AI Agent和大模型应用领域，成为技术专家或架构师
- 横向拓展至AI产品经理或技术管理岗位，负责更大规模的AI产品线
- 持续跟踪前沿趋势（如Cursor、LangGraph），保持技术领先性
- 研发AI应用产品，包括AI PPT、AI Coding和Agent系统，将大模型能力落地为可用产品
- 设计和优化AI Agent的执行链路，涵盖Prompt、Tool、Memory、Workflow等模块，提升复杂任务的稳定性
- 与产品、设计、算法团队协作，将AI能力融入业务流程，持续提升生成质量和研发效率
- 扎实的编程能力，精通Go/Python/Java/TypeScript中至少一种，并具备系统设计基础
- 对AI Coding和Agent有实际使用经验，理解大模型应用开发原理
- 能够将复杂AI任务拆解为模块化系统，如任务规划、工具调用、结果校验等
申请策略
- 关注Coze产品动态，了解其竞品和行业趋势，在面试中展现对业务的思考
- 准备1-2个自己主导的技术项目，详细说明设计和实现过程
- 突出AI相关项目经验，如AI Coding工具、Agent系统、大模型应用等
- 展示编程能力和系统设计案例，特别是Go/Python/Java的实际项目
- 如果有使用Cursor、Windsurf、LangGraph等工具的经验，务必提及
- 熟悉Prompt Engineering和Agent框架（如LangGraph、AutoGPT）的原理与实践
- 补充大模型应用开发经验，尝试构建简单的AI Agent或AI Coding工具
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出个人贡献和难点解决
- 技术问题先讲原理，再结合具体实践，最后总结优化思路
- 请描述你设计过一个AI Agent系统的经验，包括架构和关键模块
- 如何优化Prompt以提升大模型在代码生成任务中的准确性？
- 在复杂任务中，如何处理Agent的失败或错误重试机制？
- 对比一下Cursor和Copilot的异同，你认为AI Coding未来的方向是什么？
- 如何评估一个AI产品的生成质量？请设计一个评测方案
- 准备好大模型和Agent的基础知识，包括Transformer、RAG、工具调用等
匹配度报告
75
综合匹配度
大厂AI Agent前沿岗位，薪资高技术新，但工作强度可能较大。
适合人群
最适合追求技术成长和前沿发展的求职者，尤其是对AI Agent有热情的人。
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50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资具有竞争力，且上市大厂福利完善，但JD未明确具体薪资和福利，只能推测较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
职位处于AI Agent前沿，技术栈新颖，成长空间大，但JD未提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、AI Coding、LangGraph、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及WLB，互联网大厂通常工作强度较大，但上海办公地点可能在市区。
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 Agent赛道高速增长，对社会影响中性（生产力工具），有创新性。
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
Watch Jobs