字节跳动
行业智能体研发工程师（Agent方向）-火山引擎
行业智能体研发工程师（Agent方向）-火山引擎
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
数据挖掘
强化学习
云原生
大模型
Ai Infra
模型工程化
Ace技术
AI 估算 · 20k–40k
AI Agent方向热度高，字节跳动薪资竞争力强，技术难度大，薪资水平优秀。
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发行业智能体（Agent）应用，利用大模型和AI工具快速构建场景化原型，并推动工程化落地
涉及ACE技术、强化学习等前沿方向，适合对AI Agent充满热情的研发工程师，可深度参与从原型到产品的全流程
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、机器学习、数据挖掘等相关专业
熟悉掌握“Agent/大模型原生应用开发、大模型预训练/后训练策略工程、Data for AI、AI Infra/云原生”至少两种技术交叉
具备持续学习能力，主动关注AI领域前沿技术（SFT/RL优化、垂类Agent、模型工程化等），乐于探索新技术、新方法并落地实践
具备优秀的逻辑思维与问题分析能力，能快速定位数据处理、模型训练、工程化实现中的核心问题并解决
工作职责
利用AI工具快速构建场景化智能体应用，快速实现Agent原型开发，并调试优化Agent效果
基于产品需求，推动产品架构和核心技术改进和优化，完成原型Demo到产品的工程化实现，沉淀可复用的技术方案与产品模块
基于Agentic Context Engineering（ACE技术）和强化学习奖励工程，实现行业智能体Agent Evolve系统工程实现
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI最前沿赛道，技术积累深厚
- 字节跳动平台资源丰富，项目影响力大
- 团队技术氛围浓厚，有持续学习机会
- 技术迭代快，需要持续学习保持竞争力
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，可能面临较大压力
- 适合对AI Agent充满热情、喜欢技术挑战、愿意不断学习新技术的研发工程师
角色解读
- 成长为AI Agent领域的专家，主导复杂智能体系统的架构设计
- 向技术管理方向发展，带领团队推动产品落地
- 向更前沿的AI研究方向发展，参与大模型优化与创新
- 利用AI工具快速构建场景化Agent应用，进行原型开发与效果调试
- 推动产品架构优化，完成从原型到产品的工程化实现，沉淀可复用模块
- 基于ACE技术和强化学习，实现智能体演化系统工程
- 掌握Agent/大模型原生应用开发或大模型训练策略等至少两种技术
- 具备持续学习能力和主动探索AI前沿技术的热情
- 优秀的逻辑思维和问题分析能力
申请策略
- 了解字节跳动火山引擎的业务方向，关注AI Agent在行业中的应用案例
- 突出Agent或大模型相关项目经验
- 展示多种技术栈的交叉能力
- 体现快速原型开发和工程化能力
- 补充强化学习或ACE技术相关知识
- 熟悉云原生和AI Infra工具
面试指南
- 结合具体技术方案，从架构到实现细节
- 使用STAR方法描述项目
- 体现对前沿技术的跟踪和理解
- 如何设计一个高效的Agent工作流？
- 解释强化学习在Agent优化中的作用
- 描述一个你从原型到工程化落地的项目
- 如何看待当前大模型的局限性？
- 你对ACE技术的理解？
匹配度报告
74
综合匹配度
顶尖AI Agent研发岗，技术前沿，薪资竞争力强，但工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术成长、热爱前沿AI领域的求职者。
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40
使命价值80
薪资福利匹配
85较高
字节跳动提供具有竞争力的薪酬福利，但JD未具体说明。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展匹配
90较高
职位处于技术最前沿，要求持续学习，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、大模型、强化学习、ACE、AI Infra、云原生
成长机会持续学习能力、主动关注AI领域前沿技术
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，JD未提及弹性工作或WLB，互联网大厂通常强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
AI Agent行业高速增长，但社会影响力中性。
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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