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职位搜索/字节跳动/豆包大模型Agent算法工程师-火山方舟
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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

项目管理技术沟通大模型LlamaIndexLangGraphAgent架构Agentic RlPost-Training
💡

核心评价

前沿AI Agent算法岗,技术成长性极强,薪资平台优厚,但需接受现场办公及可能的高工作强度。

豆包大模型Agent算法工程师-火山方舟

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:3 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型Agent算法研发的前沿技术岗位
你将负责设计、优化和实现智能Agent,包括其核心驱动模型、架构与工具链,并探索Agent架构的极限以解决复杂问题
同时,你将参与构建领先的AI应用原型,为火山方舟平台提供创新的Agent解决方案

✓工作职责

Agent的设计与效果优化,训练优化Agent的Driver模型,通过Agent架构优化(工具、上下文管理、编排等)和模型优化(Agentic RL等具体任务的Post-Training),产出效果领先的Agent
设计和开发领先AI应用和解决方案原型,验证产品概念和需求,构建应用评估并优化Agent效果,为火山方舟平台的AI应用提供领先的Agent解决方案
探索Agent Architectures/Structures的上限,在Agent应用研究中最大程度释放模型的能力,以Agent的形式突破现有方法和模型无法解决的问题,做出如AlphaEvolve、Multi-Agent Research System等有影响力的创新工作,识别模型能力缺陷,与Seed深度合作从应用探索反哺基础模型迭代

⭐最低要求

熟悉Agentic RL的方法,了解Agentic RL Infra(例如CodeRL,Reward System),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
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、LlamaIndex、OpenAI AgentsSDK、GoogleADK等)
对大模型和Agent有较深入的理解,熟悉常见的LLM实施模式、提示工程、评估框架、检索框架等,了解Agent Architectures/Structures(Multi-Agent、Context Engineering/Management、ReAct/PlanAct/CodeAct),了解Agent相关的交互协议(MCP、A2A、FunctionCall)
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

👍优先资格

熟悉大模型服务,有AI算法相关领域技术背景、AI产品工作经验的优先
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