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职位搜索/字节跳动/AI Agent框架与效果优化专家/工程师(代码智能方向)-TRAE
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字节跳动 (ByteDance)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

LLM实验设计多智能体系统Prompt EngineeringAI Agent上下文工程工具调用代码智能
💡

核心评价

前沿AI Agent技术专家岗,技术成长与行业意义感双高,平台优势明显,需关注工作强度。

AI Agent框架与效果优化专家/工程师(代码智能方向)-TRAE

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:17 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于AI编程产品TRAE(The Real AI Engineer)核心能力建设的专家/工程师岗位
你将负责设计和优化AI Agent框架、多模型策略以及上下文工程体系,旨在提升AI在真实软件开发场景中的端到端问题解决能力与用户体验
该职位需要你深入前沿的LLM、Agentic Workflow等技术领域,驱动产品持续迭代与创新

✓工作职责

负责TRAE整体Agent能力的效果优化与架构设计:设计、迭代TRAE的多智能体(Agent)框架与调度策略(如任务分解、工具编排、子Agent协作等),在真实开发场景下持续提升端到端问题解决能力与鲁棒性
负责多模型适配与策略调优:面向代码智能场景,完成模型适配、Prompt体系设计、推理策略与Pipeline设计,根据不同任务特征选择、组合和调度模型,提升整体编程成功率与用户体验
负责TRAE的Context Engineering体系建设:设计和落地代码智能场景下的上下文工程方案,包括代码仓库、文档、Issue/工单、日志等多源信息的召回、排序、压缩与注入策略,构建高质量上下文(Context),在复杂长链路任务中持续优化「用对信息」
负责Agent效果分析:搭建并完善TRAE端到端核心效果指标定义,对策略/模型/框架改动进行实验设计、结果分析与归因,驱动持续迭代
持续跟踪LLM、Agentic Workflow、Tool Use、Code Agent等方向的前沿进展,结合TRAE业务特点进行技术调研与方案创新,在关键方向上形成方法论沉淀,产出专利、论文或对内技术影响力

⭐最低要求

硕士及以上学位,计算机、软件工程、人工智能等相关专业背景,博士或具备同等实力者优先
具备扎实的编码能力与工程素养,熟练掌握至少一门主流编程语言(Golang/Python等),具备良好的数据结构和算法功底
有大模型应用相关经验者优先:熟悉大模型的Prompt调优,了解各种模型使用机制,能够针对模型做工程适配
对Agent框架、工具调用(Tool-Calling)、多轮规划/执行、上下文检索与编排等方向有实践经验或深度兴趣,能够从「端到端效果」视角思考系统设计
具备良好的产品意识与指标意识,能够从用户视角和业务视角反向设计评测指标与实验方案
具备良好的沟通协作能力和自驱力,愿意在快速变化的AI Coding领域中持续学习与探索

👍优先资格

在大模型、Agent、AI Coding等相关方向有高影响力项目经验或顶会论文/专利产出
有IDE/DevTools/CI/CD/代码分析等工具链相关研发经验,对工程实践有深刻理解
有构建自动评测平台、日志回放系统、智能数据闭环(从用户数据到训练数据)的经验
对开发者体验(DX)有强兴趣,乐于与真实开发者深度共建产品与工作流
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