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职位搜索/字节跳动/大模型Agent平台研发工程师-Data AML
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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
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

分布式系统SDK开发vLLM大模型推理TensorRT-LLMAgent框架高性能存储
💡

核心评价

技术顶尖、成长性极佳的AI平台核心研发岗,位于高速增长赛道,但需考虑现场办公与可能的工作强度。

大模型Agent平台研发工程师-Data AML

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:30 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是字节跳动大模型Agent平台研发工程师,专注于构建和优化支持大规模AI模型推理与智能体(Agent)运行的核心基础设施
你将负责开发自动化模型接入平台、Agent状态管理系统、开发者工具链以及前沿推理加速技术的落地,旨在为AI应用提供高效、稳定、易用的底层支持

✓工作职责

构建核心推理代工平台:负责支持Hugging Face全量模型的自动化接入与分发,利用性能模拟器与动态库存匹配技术,实现高效的延迟与吞吐优化
研发Agent基础设施:设计并实现云端存储与状态机系统,支持智能体任务的断点回滚、时间回溯调试及KV Cache的高效管理
开发AI开发者工具栈:建设智能体可观测性系统,通过全链路Tracing展示Agent决策树,帮助用户识别冗余交互并自动提取高质量对话轨迹用于模型微调
打造混合工具运行时:设计SDK实现本地工具与云端工具(如Sandbox、Search、Browser)的无缝集成,支持MCP等协议转换,兼容主流Agent框架(如LangGraph、AutoGen、Dify)
前沿推理加速落地:在代工平台上部署自动推测解码、结构化输出、自动量化与OPD等高端推理能力

⭐最低要求

扎实的基础功底:精通Python及C/C++,熟悉Linux环境及分布式系统设计
深厚的推理/模型背景:深入理解大模型推理机制,熟悉vLLM,TensorRT-LLM或类似的推理引擎,对Transformer架构有深入研究
工程与架构能力:具备后端系统开发经验,熟悉高并发、高性能存储(如Redis,PostgreSQL,Vector Database)的应用
敏锐的技术视野:对Agent生态有热情,熟悉至少一种Agent开发框架(如LangGraph,AutoGen,CrewAI或Dify)
较强的自驱力:能在快速演进的AI浪潮中保持学习,具备独立解决复杂工程问题的能力

👍优先资格

架构级优化经验:有推测解码、PagedAttention或软硬件联合设计经验者优先
协议与标准贡献:熟悉OpenAI Assistants API架构,或对MCP等Agent通讯协议有研究
全栈/SDK经验:有面向开发者的SDK开发经验,能够从用户视角优化AI产品的易用性
算法理解力:能使用数学工具分析RLHF或Agent调优中的优化算法
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