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大语言模型Agent应用架构工程师-豆包大模型

大语言模型Agent应用架构工程师-豆包大模型

发布于 大约 4 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
学历未注明
系统设计
信息检索
架构设计
API开发
大语言模型
上下文工程

AI 估算 · 40k–60k

字节跳动大模型高级岗位,技术前沿且竞争激烈,薪资处于市场高位。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动豆包大模型团队的Agent应用架构工程师,你将负责豆包、Cici等产品中核心场景的Agent架构设计与实现,解决在线大规模Agent应用的基础设施挑战,并与模型训练团队紧密配合,推动AGI方向的技术探索

该职位要求对大模型训练推理原理、Agent系统有深入理解,并具备优秀的编程能力和系统设计能力

最低要求

熟悉大模型训练/推理过程中的算法、架构原理

对Agent系统有深入的概念理解,持续关注最新的技术发展动态
具备优秀的代码能力(C++/Golang/Python)、数据结构和基础算法功底,以及扎实的软件工程基础(包括系统设计、API开发和代码质量控制)
对大模型、Agent方向充满热情,不断探索前沿技术领域并持续接受新挑战,同时有强烈的学习欲望,对新技术抱有足够热情和好奇心,愿意沿AGI方向进行持续探索
具备出色的问题分析和解决能力,能深入解决大模型训练和应用存在的问题,具备优秀的沟通协作能力,能够和多个团队高效协同,推进新技术应用

工作职责

负责豆包、Cici等产品中核心场景的Agent架构,支持对话机器人中的信息检索、创作、记忆等能力实现

办公、通用Agent等深度AI应用,负责上下文工程、工具设计等要素的方案设计与实现
解决在线大规模Agent应用的基础设施技术挑战,解决如超长任务可靠性、首字延迟、系统成本等问题
与模型训练团队紧密配合,持续优化模型迭代过程中依赖的训练基础设施和人效工具

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术领域:直接参与大模型Agent落地,接触最先进的技术栈
  • 大平台资源:字节跳动提供海量数据和算力支持,项目影响力大
  • 技术迭代迅速:需要持续学习新知识,保持技术敏感度
  • 跨团队协作复杂:需与模型训练、产品等多个团队高效对接
  • 适合对大模型和Agent技术有浓厚兴趣、具备扎实编程功底和系统设计能力、渴望在AI前沿领域快速成长的工程师

缺点 / 挑战

  • 成长空间大:团队技术氛围浓厚,有大量学习机会和挑战性课题
  • 工作强度较高:互联网大厂节奏快,可能面临较大压力

角色解读

  • 技术方向:从Agent架构工程师成长为AI系统专家,主导核心系统设计
  • 管理方向:积累经验后带领技术团队,负责更大范围的AI产品技术方向
  • 研究方向:深入大模型与Agent前沿,参与论文发表或技术专利,成为领域权威
  • 设计并实现豆包、Cici等产品的Agent架构,支撑对话机器人中的信息检索、创作、记忆等核心能力
  • 负责办公、通用Agent等深度AI应用的上下文工程、工具设计方案,提升应用智能化水平
  • 解决超长任务可靠性、首字延迟、系统成本等在线大规模Agent应用的基础设施技术挑战
  • 与模型训练团队协作,优化训练基础设施和人效工具,持续推动模型迭代
  • 深入理解大模型训练/推理算法与架构原理
  • 对Agent系统有深刻认知,持续跟踪前沿技术动态
  • 具备优秀的编程能力(C++/Golang/Python)、数据结构和算法基础,以及扎实的软件工程素养
  • 出色的问题分析和解决能力,能够跨团队高效协同

申请策略

  • 了解字节跳动旗下豆包、Cici等产品,思考其Agent场景的优化方向
  • 在面试中展现对AGI的强烈热情和持续学习能力
  • 突出大模型或Agent相关的项目经验,特别是架构设计和落地实现
  • 强调编程能力和系统设计案例,如高并发、低延迟系统
  • 展示对前沿技术的追踪和热情,如开源贡献、技术博客、论文阅读
  • 体现跨团队协作和问题解决能力的实际案例
  • 深入学习大模型训练/推理原理,如Transformer、RLHF、MoE等
  • 掌握Agent框架(如LangChain、AutoGPT)和工具链

面试指南

  • 对于架构设计类问题,采用分层思路:先明确需求与约束,再设计模块划分和交互,最后考虑可扩展性和容错
  • 对于优化问题,从问题根因入手(如计算、IO、通信),对比不同方案优劣,结合实际场景选择
  • 对于经历描述,使用STAR法则:情境、任务、行动、结果,突出你的角色和贡献
  • 请设计一个多轮对话Agent的架构,支持上下文记忆和工具调用
  • 解释大模型推理中的首字延迟问题,并提出优化方案
  • 你如何评估Agent系统的可靠性?有哪些方法论?
  • 描述一个你解决过的复杂技术难题,涉及多系统协作
  • 如何设计一个可扩展的Agent工具注册与调用机制?

匹配度报告

72
综合匹配度

字节跳动大模型Agent架构岗,前沿技术、高薪但工作强度大。

适合人群
适合追求技术成长和前沿挑战、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值80

薪资福利匹配

75中等

字节跳动提供行业领先的薪资和福利,但JD未明确列出具体福利项。

薪资信号偏高 (40K-60K/月)

成长发展匹配

95较高

职位聚焦大模型与Agent前沿技术,有大量学习和成长机会,技术栈领先。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Agent、架构设计、Python、Golang、C++、系统设计
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

北京现场办公,互联网大厂加班文化普遍,工作强度较高,WLB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

参与AGI方向前沿探索,推动AI技术落地,具有一定的行业影响力。

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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