字节跳动
Agent算法负责人-国际电商
Agent算法负责人-国际电商
发布于 大约 4 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
LLM
SFT
RL
LlamaIndex
Prompt Engineering
LangGraph
MCP
Multi-Agent
A2A
Google Adk
AI 估算 · 60k–90k
字节跳动上海算法负责人，要求精通大模型与Agent，薪资处于市场高端，结合大厂级别和地域，月薪60K-90K合理。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动国际电商的Agent算法负责人，你将主导多智能体系统的研发与迭代，探索Agent架构的上限，在真实业务场景中释放大模型能力
你将负责工具、模型、引擎和平台的研发，提升系统在自动化规划、多模态交互等方面的能力，并反哺基础模型迭代
这是一个技术深度与业务影响力兼具的岗位，适合对AI Agent有深入理解并渴望在电商领域实现技术突破的资深算法专家
最低要求
精通Python的编程技能，并有构建生产应用程序的经验，具备在Linux开发环境下的开发能力，熟悉至少一种主流大模型应用框架（如LangGraph、LangChain、LlamaIndex、OpenAI AgentsSDK、GoogleADK等）
对大模型和Agent有较深入的理解，了解Agent Architectures/Structures（Multi-Agent、ContextEngineering/Mangemant/Memory、ReAct/PlanAct/CodeAct），了解Agent相关的交互协议（MCP、A2A、FunctionCall），熟悉常见的LLM实施模式、提示工程、评估框架、代理框架和检索框架等
熟悉模型的Post-training训练技术，能针对特定模型能力问题进行SFT、RL训练优化
具备强大的技术沟通能力，能够创建可扩展的内容（文档、教程、示例代码），同时有较强的项目管理能力和多团队协同能力
工作职责
主导电商业务多智能体系统（Multi-Agent System）的研发与迭代，探索Agent Architectures/Structures的上限，在业务场景中最大程度释放模型的能力
负责多智能体工具、模型、引擎、平台的研发，提升其在电商场景自动规划、泛化决策、多模态交互能力，以Agent的形式突破现有方法和模型无法解决的问题，识别模型能力缺陷，从应用探索反哺基础模型迭代
负责Agent System性能与稳定性优化，包括但不限于系统资源利用、环境交互速度、系统成本等
能从业务需求中沉淀通用能力，规划平台路径图，构建稳定可靠的 Agent Infra
持续追踪AI Agent领域的最新进展，引入并验证新技术的可行性，沉淀技术文档与最佳实践，推动前沿技术在电商业务中的应用，保持团队的技术领先性
你将与团队一起，深入研究和挖掘多智能体在电商内容生态、商家/达人服务、用户体验等领域的创新应用场景，用技术驱动业务的变革与想象
优先资格
熟悉海内外大模型服务，有AI算法相关领域技术背景、有设计并落地复杂Agent系统经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台，技术资源丰富，能接触海量业务数据和真实场景
- 国际电商业务增长快，Agent技术有巨大应用空间和影响力
- 技术前沿性高，持续跟进AI Agent最新进展，保持行业领先
- 薪资与福利优厚，包括股票期权和年终奖金
- 技术难度高，需要同时掌握LLM、Agent架构、训练优化等多领域知识
- 跨团队协同复杂，需要频繁沟通产品和工程团队，项目管理要求高
- 适合在AI Agent领域有深厚积累，渴望在大型互联网平台将前沿技术转化为实际业务价值，并具备较强技术领导力的资深算法专家
缺点 / 挑战
- 业务压力大，电商场景对系统稳定性、成本敏感，对技术落地要求严格
角色解读
- 技术路线：从Agent算法负责人晋升为技术专家（Principal Engineer）或AI方向总监
- 管理路线：扩展团队管理范围，成为AI研发中心负责人或CTO
- 业务路线：深入电商业务，转型为业务与技术复合型高管，如电商VP
- 主导电商业务多智能体系统的研发与迭代，设计并实现Agent架构以最大化模型能力
- 研发多智能体工具、模型和平台，提升自动规划、多模态交互等核心能力
- 优化Agent系统的性能与稳定性，降低资源消耗和成本，构建可靠的Agent基础设施
- 跟踪AI Agent前沿技术，推动技术创新在电商场景中的落地应用
- 精通Python和Linux开发，熟练使用LangGraph、LangChain等主流大模型应用框架
- 深入理解LLM和Agent架构（Multi-Agent、ReAct等），熟悉交互协议如MCP、Function Call
- 掌握Post-training技术（SFT、RL），能够针对性优化模型能力
- 具备强大的技术沟通和项目管理能力，能协同多团队推动项目落地
申请策略
- 在简历或作品集中附上技术博客或开源项目，体现你的技术见解和分享能力
- 提前了解字节跳动国际电商的业务动态和技术挑战，在面试中展示你对业务与技术的结合思考
- 突出你设计并落地的复杂Agent系统项目，包括架构选择、性能优化和业务成果
- 展示你在LLM、Multi-Agent、Prompt Engineering等方面的深入理解，最好有量化指标
- 强调你的技术领导力，如带领过算法团队、推动跨部门协作、技术文档与培训经验
- 列举你熟悉的框架和工具（LangGraph、LangChain、SFT、RL等），并说明具体使用场景
- 如果尚未掌握，补充学习LangGraph、OpenAI Agents SDK等框架的实战经验
- 深入理解MCP、A2A等Agent交互协议，并尝试实现简单Demo
面试指南
- STAR法则：结合具体项目，阐述背景、任务、行动和结果，突出技术选择和量化成果
- 结构化分析：从问题定义、技术方案选型、实施步骤、效果评估到迭代优化，展示系统性思维
- 对比论证：列举不同方案的优缺点，结合业务约束给出选择理由，体现权衡能力
- 请描述你设计过一个Multi-Agent系统，包括架构、关键技术和遇到的挑战
- 如何评估和优化Agent系统的性能和成本？具体有哪些策略？
- 你对SFT和RL在Agent训练中的作用如何理解？请举例说明
- 假设要在电商场景中设计一个Agent帮助商家管理店铺，你会如何设计？
- 你如何看待LangGraph与LangChain的区别，在什么场景下选择哪个？
匹配度报告
69
综合匹配度
字节跳动国际电商Agent算法负责人，前沿技术栈、高薪资、强成长性，但工作强度大、WLB差。
适合人群
最适合追求前沿技术成长和高薪资回报，能够接受高强度工作节奏的资深AI技术专家。
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90
工作生活30
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为巨头企业，薪资高于市场平均水平，包含股票期权和丰厚年终奖，福利体系完善，补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (60K-90K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，能深入探索Multi-Agent架构和LLM训练优化，成长空间巨大。团队技术领先，有机会反哺基础模型，发展性动机满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Multi-Agent、SFT、RL、LangGraph、MCP、A2A
成长机会沉淀技术文档与最佳实践、保持团队的技术领先性
业务类型profit_center
工作生活匹配
30较低
字节跳动工作强度较高，通常需要较高投入，且职位要求“弹性/高强度”暗示加班可能。上海办公室位于市区，通勤一般，但WLB信号不足。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值匹配
70中等
电商行业属于稳定增长赛道，智能Agent能提升用户体验和商家效率，有一定社会价值。但并非直接面向社会公益，意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用技术驱动业务的变革与想象
创新程度开拓性创新（行业首创）
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