字节跳动
大模型应用开发工程师-抖音生态与运营
大模型应用开发工程师-抖音生态与运营
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RAG
LLM
大模型
DPO
LoRA
Grpo
Multi-Agent
AI 估算 · 30k–50k
大模型方向热门，字节跳动大厂，高级工程师，杭州薪资有竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位负责利用大模型技术重构抖音的运营体系，包括智能助手开发、AI驱动的资讯平台构建、Agent核心基建等
你将探索前沿的LLM应用，如RAG、Multi-Agent、模型微调等，并推动研发效率提升
适合对AI应用有热情、追求技术创新的工程师
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，具备大语言模型应用开发经验
具备优秀的数据敏感度与逻辑思维能力，能够针对业务问题构建分析框架，将数据转化为可量化的洞察
强烈的学习热情与技术好奇心，紧跟LLM技术前沿，积极探索AI在业务场景中的创新应用
有主人翁意识，责任心强，具备良好的团队协作能力
工作职责
重新定义AI时代的运营体系：借助大模型能力重构内容理解、作者挖掘、作者培养、趋势洞察等工作模式
设计并实现服务创作者的个性化运营助手Agent，覆盖灵感推荐、创作建议、数据分析、平台变现等业务场景，将人工运营的经验与最佳实践转化为可规模化的智能服务能力
探索下一代AI驱动的热点资讯平台：构建面向抖音用户的、由AI驱动的资讯全链路——从热点发现、内容生产、个性化分发到深度追踪
攻克内容完整性、真实权威性、质量把控、发布时效性等挑战，用AI重塑资讯体验，打造全网最具深度和时效的资讯平台
构建面向复杂场景的Agent核心基建：设计并落地面向复杂业务场景的Agent架构，在意图理解、Agent Loop、RAG检索增强、长期记忆、模型微调、效果评测等模块上持续探索最优方案
研发ReAct Agent与Multi-Agent协作机制，让智能体在真实业务中具备规划、推理与自主决策能力
打造AI原生的一站式研发平台：构建面向抖音B端平台的一站式智能构建工具，深度结合AICoding与平台特性，在数据模型、接口协议、前端组件、跨平台一致性等关键模块上实现突破，推动团队从"手工开发"向"智能装配"转型，实现整体架构统一与研发效率的极速提升
大模型领域适配与前沿探索：根据业务场景需求开展大模型的定制化训练与对齐优化：运用LoRA/QLoRA构建业务专用模型，通过DPO/GRPO等对齐技术提升输出质量，探索RLHF在运营场景中的最佳实践
持续追踪AI前沿技术动态，将最新研究成果快速转化为业务能力
优先资格
）Agent架构实战：深入理解多轮对话、指令遵循、Function Call、RAG、记忆机制、Multi-Agent等核心模块，有实际业务落地经验
）AI开发框架：熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流框架，有从0到1构建AI应用的项目经验
）模型训练与对齐：熟悉LoRA/QLoRA微调技术及DPO/GRPO等对齐方法，有模型训练实践经验
）全栈工程能力：具备前后端开发能力，能独立完成从模型集成到产品交付的完整链路
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台，海量数据和业务场景，项目影响力大
- 团队注重技术探索，有机会接触最新AI研究成果
- 薪资福利有竞争力，股票期权等激励
- 业务需求变化快，可能面临项目调整或加班
- 对综合能力要求高，需要同时掌握工程、算法和业务知识
- 适合技术能力强、热爱AI前沿、追求快速成长，并能适应高强度工作的工程师
缺点 / 挑战
- 参与前沿大模型应用落地，技术挑战大，成长快
- 技术迭代快，需要持续学习，压力较大
角色解读
- 技术纵深发展：成为AI应用架构专家或大模型算法专家
- 业务结合路线：深入运营场景，转型为AI产品负责人
- 横向扩展：积累大模型+工程+业务综合能力，向技术管理方向发展
- 利用大模型设计并实现智能运营助手，覆盖创作者灵感推荐、数据分析等场景
- 构建AI驱动的热点资讯平台，从内容生产到分发全程智能化
- 研发Agent核心架构，包括意图理解、RAG、Multi-Agent协作等模块
- 开发AI原生研发平台，推动开发模式转型，提升效率
- 扎实的大模型应用开发经验，熟悉LLM原理和常用框架
- 较强的数据分析和逻辑思维能力，能基于数据优化业务
- 熟悉Agent相关技术，如RAG、Function Call、Multi-Agent等
- 具备模型微调经验（LoRA/DPO）或全栈开发能力更佳
申请策略
- 提前了解抖音运营和创作者生态，思考大模型如何赋能
- 准备1-2个自己主导的AI应用案例，从技术选型到效果
- 突出大模型应用项目经验，特别是Agent、RAG等落地案例
- 展示数据分析和业务洞察能力，如通过数据优化模型效果
- 如有模型微调（LoRA/DPO）或全栈开发经验，重点列举
- 强调学习能力和技术热情，如跟踪前沿技术、开源贡献等
- 深入掌握LangChain、LangGraph等主流Agent框架
- 补充模型微调相关技能，如LoRA、DPO、GRPO等
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化描述项目经历
- 对于设计类问题，先明确目标，再拆解模块，最后对比方案优劣
- 对于前沿技术问题，展示持续学习的证据，并联系业务实际
- 请描述一个你使用大模型构建Agent系统的实际案例，包括架构设计和遇到的挑战
- RAG与微调在什么场景下更适用？如何评估效果？
- 如何设计Multi-Agent协作机制，避免死循环或冲突？
- 你如何跟踪LLM技术前沿，并快速应用到业务中？
- 给定一个运营场景（如创作者灵感推荐），你会如何设计AI解决方案？
匹配度报告
65
综合匹配度
大厂核心项目、前沿AI技术栈、薪资优厚，但WLB较差
适合人群
适合追求技术成长和职业发展，能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活30
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
字节跳动薪资处于行业顶尖水平，提供股票和福利，但工作强度较高，补偿性动机满足程度较高。
薪资信号市场水准 (30K-50K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿大模型技术，提供丰富的学习和成长机会，是技术深耕的理想选择。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、Agent、RAG、LoRA、DPO、GRPO、LangChain、Multi-Agent
成长机会持续追踪AI前沿技术动态、将最新研究成果快速转化为业务能力
业务类型profit_center
工作生活匹配
30较低
职位未提及远程或弹性工作，且互联网公司通常工作强度大，生活方式平衡较差。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
职位通过AI提升运营效率和用户体验，有一定社会价值，但主要服务于商业目标。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号打造全网最具深度和时效的资讯平台
创新程度积极采用新技术
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