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字节跳动
AI Agent工程师(交易与物流供应链方向)-TikTok Shop
立即应聘

AI Agent工程师(交易与物流供应链方向)-TikTok Shop

发布于 大约 16 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
供应链
SQL
RAG
GO
大模型
AI Agent
Multi-Agent

AI 估算 · 30k–55k

AI Agent紧缺岗位,字节薪资竞争力强,杭州互联网中高级工程师月薪3-5.5万,16薪

职位详情

关于这个职位

该岗位负责打造TikTok Shop交易与物流供应链的AI数据助手和智能决策系统,使用大模型、Multi-Agent、Function Call等前沿技术,实现从数据查询到智能决策的全链路升级

适合有AI Agent搭建和算法工程化经验、对供应链业务感兴趣的技术人才

最低要求

计算机、统计、数学等相关专业硕士学位及以上,3年以上AI大模型应用、智能Agent搭建或算法工程化相关工作经验,有AI大模型应用、智能Agent搭建、算法工程化等研发经验

有企业级数据Agent/对话式BI落地经验优先
熟练掌握Python/Go开发语言,熟悉LangChain等主流Agent框架,具备大模型API调用、多轮对话管理、工具链封装的落地经验
精通RAG、Function Calling等Agent核心技术,能够独立解决大模型幻觉、复杂任务推理等常见问题
精通SQL,熟悉Spark/Flink等大数据组件,有供应链、物流或交易业务数据经验者优先
具备优秀的业务拆解与跨团队协作能力,对AI前沿技术有强烈探索欲,能承担从0到1的系统搭建工作

工作职责

主导交易、物流、供应链场景Data Agent系统的设计与开发,落地交互式查询、归因分析、自动报告生成等核心功能,打造业务团队的通用AI数据助手

搭建核心场景的算法工程引擎,整合供应链预测、仿真、调度等成熟算法能力,支撑从"数据查询"到"智能决策"的全链路能力升级
落地大模型、Multi-Agent协作、Function Call等前沿AI技术,优化Agent的任务拆解、推理调度能力,解决复杂供应链业务的端到端智能化处理问题
对接业务数据资产与工具链,构建Agent的数据源与工具调用体系,与产品、运营团队协作迭代优化Agent的业务适配性,推动业务核心场景落地
搭建Agent效果评估体系,沉淀场景化优化经验,持续提升系统的准确率、稳定性与用户体验

AI 洞察

优缺点分析

  • 前沿技术栈:深度接触大模型、Multi-Agent、Function Call等最热AI技术,技能积累快
  • 业务场景重要:TikTok Shop交易与物流供应链是核心业务,项目影响力大
  • 大厂平台优势:字节跳动提供顶级资源、数据、团队和职业发展机会
  • 行业前景广阔:AI Agent是未来趋势,电商与供应链智能化需求旺盛
  • 技术复杂度高:需同时掌握AI、大数据、供应链知识,学习曲线陡峭
  • 业务压力大:供应链场景对准确性和实时性要求高,可能面临高强度交付周期
  • 竞争激烈:大厂内部人才密集,晋升需持续输出亮眼成果
  • 适合有AI Agent或算法工程化经验、对供应链业务感兴趣、喜欢挑战前沿技术并能在高压下成长的工程师

角色解读

  • 技术专家路线:深入AI Agent、大模型应用,成为Agent系统架构师或算法专家
  • 业务管理路线:向供应链技术负责人或产品负责人发展,横向拓展业务影响力
  • 跨领域发展:积累供应链、交易、物流行业知识,转型为AI+供应链咨询或创业
  • 设计和开发交易、物流、供应链领域的Data Agent系统,实现交互式查询、归因分析和自动报告生成
  • 构建算法工程引擎,整合供应链预测、仿真、调度等算法,支持从数据查询到智能决策的全链路
  • 应用大模型、Multi-Agent协作、Function Call等技术,优化Agent的任务拆解和推理调度能力
  • 对接业务数据资产,构建Agent的数据源和工具调用体系,推动业务场景落地
  • 扎实的编程能力:精通Python或Go,熟悉LangChain等Agent框架,具备大模型API调用经验
  • 核心AI技术:深入理解RAG、Function Calling,能解决大模型幻觉和复杂任务推理问题
  • 大数据处理:精通SQL,熟悉Spark/Flink等大数据组件,有供应链、物流数据经验者优先
  • 业务理解与协作:优秀的业务拆解能力和跨团队协作能力,能承担从0到1的系统搭建

申请策略

  • 申请前深入了解TikTok Shop的电商和供应链业务,在面试中展现业务敏感度
  • 准备一个完整的Agent项目Demo,展示从需求分析到系统搭建的全过程
  • 突出AI Agent或大模型应用项目经验,尤其是LangChain、RAG、Function Calling相关实践
  • 强调算法工程化能力,如将模型部署到生产环境、优化推理性能等案例
  • 展示供应链、物流或交易数据处理经验,如使用Spark/Flink处理大规模数据
  • 体现跨团队协作和业务落地成果,量化系统带来的效率提升或业务增长
  • 补强Agent框架:系统学习LangChain、AutoGPT等框架,动手搭建一个完整Agent
  • 熟悉供应链知识:了解供应链预测、调度等基本概念,可阅读相关案例

面试指南

  • STAR法则:描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)和结果(Result),突出技术选型和决策过程
  • 分步拆解:对于设计类问题,先明确目标,再拆分模块,逐步阐述数据、算法、框架和评估
  • 对比分析:当被问到技术选择时,对比不同方案的优劣,展示你的技术深度和权衡能力
  • 描述你过去搭建的一个AI Agent系统,遇到的主要技术挑战是什么?如何解决?
  • 解释RAG和Function Calling的工作原理,它们在Agent中各自扮演什么角色?
  • 如何设计一个供应链场景下的交互式查询Agent?请从数据源、推理逻辑、用户体验等方面阐述
  • 大模型幻觉问题在Agent中如何缓解?给出具体方案
  • 你如何评估一个Agent系统的效果?请设计评估指标

匹配度报告

70
综合匹配度

大厂核心AI Agent岗位,前沿技术栈,薪资优厚,但工作强度大,WLB一般。

适合人群
最适合追求技术前沿和快速成长的开发者,对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

薪资竞争力强,字节提供行业领先薪酬和股票激励,但JD未明确福利细节,综合得分较高。

薪资信号未披露 (30K-55K/月)

成长发展匹配

90较高

该职位聚焦AI Agent前沿技术,涉及大模型、Multi-Agent等,技能成长空间大,且供应链业务场景丰富,发展性极强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、Multi-Agent、Function Call、LangChain、RAG
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

互联网大厂通常工作强度较大,JD未提及弹性工作或WLB,且仅现场办公,生活化动机满足有限。

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)

使命价值匹配

70中等

电商供应链智能化有助于提升效率,但对社会价值影响中性,行业高速增长,技术驱动创新。

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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