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职位搜索/字节跳动/大模型Agent框架工程师-Seed
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字节跳动 (ByteDance)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

GOLLM后端开发HDFSRL训练Swe-BenchTau-Bench
💡

核心评价

前沿AI Agent技术岗,顶尖平台,高成长性与意义感,薪资竞争力强,WLB信息不明。

大模型Agent框架工程师-Seed

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型Agent框架开发的前沿技术岗位
你将参与构建和优化大模型Agent的核心能力,如规划执行、工具调用、记忆与反思,并负责相关的评测体系建设和强化学习训练工程
职位要求你具备扎实的编程能力和对大模型、Agent技术的基本理解,是进入AI前沿领域的绝佳机会

✓工作职责

参与大模型Agent能力的建设,包括但不限于:规划与执行(Planning/Execution)、工具调用(Tool-Use)、记忆(Memory)、反思与自我修复(Reflection)
建设面向Agent的评测能力,将Benchmark(如SWE-Bench、TAU-Bench等)工程化为可持续迭代的评估集与指标体系,并将评测结果闭环到框架与策略优化
支撑RL训练闭环与工程优化,参与RL训练相关工程链路设计:采样、打分/奖励、回放、训练、验证与发布,推动训练与评测一体化
深度参与Coding Agent、GUI Agent等核心能力实现与效果优化

⭐最低要求

对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识
具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力
熟悉服务端基础技术,包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等,能够高效地进行后端服务的开发与维护
熟悉业务目前主流的Benchmark,如SWE-Bench、TAU-Bench等
了解大模型RL训练基本概念与流程(采样、Reward、On-Policy/Off-Policy、稳定性与成本权衡),能够与算法团队高效协作推动落地
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