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AI研发效能工程师-AI Data
AI研发效能工程师-AI Data
发布于 大约 22 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
学历未注明
代码生成
自动化工作流
代码评审
AI Agent
研发协同
Ai Engineering
Ai Coding
Openclaw
数字员工
Harness Engineering
AI 估算 · 30k–50k
AI研发效能高级岗，大厂薪资有竞争力，技能要求高，市场稀缺
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动AI研发效能工程师，专注于AI提效工具和AI Coding工程化落地
你将负责设计开发AI Agent和自动化工作流，推动AI能力融入研发流程，提升组织效率
适合对AI工程化有热情、追求技术前沿的工程师
最低要求
有AI Engineering、研发效能、工程平台、自动化工作流或相关方向的实践经验，能够独立推进功能落地与方案实现
具备扎实的工程能力，有AI Coding工程化实践经验优先
有AI Agent、自动化工作流、数字员工或企业级协同系统相关实践经验优先
对AI前沿方向有深刻理解，尤其对AI Coding、Agent、模型能力演进等方向保持持续关注，能够结合业务场景完成技术选型与落地实现
具备良好的工程化思维，能够将快速变化的AI能力转化为稳定、可维护、可扩展的工程方案
有较强的问题拆解与协同推进能力，能够在复杂场景下与产品、业务、平台、研发等角色高效协作
对新技术保持好奇心和执行力，愿意持续学习并推动AI能力在组织中的真实落地
工作职责
负责AI提效相关工作的设计、开发和落地，围绕组织效率提升、研发方式升级和AI-Native工作模式建设，推动关键项目形成可复用、可推广的实践
负责AI Coding方向的工程化落地，推进代码生成、测试辅助、代码评审、研发协同等能力进入真实研发流程，推动Harness Engineering等前沿实践沉淀为团队级方法论和工程标准
负责AI Agent方向的探索与落地，推动OpenClaw等Agent框架在办公、研发、协同等场景中的实际应用，推进数字员工方案从Demo走向稳定运行
负责相关能力的平台化与治理建设，明确协作机制、权限控制、风险治理、效果评估与可观测性要求，保障能力可用、可信、可规模化推广
结合实际业务场景，持续优化AI能力接入方式、Workflow设计和系统稳定性，推动AI能力在真实环境中长期发挥价值
优先资格
加分项：
有Harness Engineering、Agent平台、企业级AI工作流、数字员工体系等相关实践经验
有OpenClaw、Copilot类产品、Code Agent、自动化协同系统等实际落地经验
持续关注并输出AI前沿趋势判断、实践总结或方法论沉淀
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：专注AI Coding和Agent等热门方向，积累高价值经验
- 平台优势：字节跳动提供海量数据和业务场景，技术落地机会多
- 成长迅速：团队技术氛围浓厚，可接触Harness Engineering等前沿实践
- 技术迭代快：需持续跟进AI模型和工具更新，保持学习节奏
- 工程复杂度高：需要将快速变化的AI能力转化为稳定、可维护的工程方案
- 适合热爱AI技术、有较强工程思维、愿意推动AI落地的工程师，能接受一定工作强度并持续学习
缺点 / 挑战
- 协同压力大：需与多方角色协作，推动技术落地可能面临阻力
角色解读
- 技术深耕：成为AI工程化领域专家，主导关键技术方向
- 管理方向：可晋升为技术Leader带领团队，或转为架构师负责系统设计
- 横向拓展：向AI产品经理或AI咨询方向发展，结合业务视角推动AI落地
- 负责AI提效工具的设计与开发，提升研发效率和自动化水平
- 推进AI Coding（代码生成、测试辅助、代码评审）工程化落地到真实研发流程
- 探索AI Agent在办公、研发、协同场景的应用，推动数字员工方案从Demo到稳定运行
- 构建平台化治理体系，包括协作机制、权限控制、效果评估等，保障能力可规模化推广
- 扎实的工程能力，熟悉自动化工作流、平台化和治理架构
- 有AI Coding或AI Agent实践落地经验，了解前沿模型能力
- 良好的问题拆解和跨团队协作能力，能与产品、业务、研发高效配合
申请策略
- 了解字节跳动在AI领域的布局和内部工具，展现文化契合
- 准备一个完整的项目案例，突出你如何将AI能力落地并解决实际问题
- 突出AI Coding、Agent或自动化工作流的实际项目经验，附上可量化的效果
- 强调工程化落地能力，比如从原型到生产环境的经验
- 展示对AI前沿技术的持续关注，如博客、开源贡献等
- 学习Harness Engineering方法论和OpenClaw等Agent框架
- 提升系统设计和架构能力，应对平台化治理要求
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出工程化细节
- 从多维度评估（效果、效率、可维护性、可观测性），结合具体数据
- 体现系统思维：架构设计、容错、扩展性、安全性等
- 请你描述一个你主导的AI项目，如何从概念走到工程落地？
- 如何评估AI代码生成的质量？有哪些指标？
- 你对Agent框架的理解？如何设计一个可扩展的Agent系统？
- 在推进AI工具落地时，你如何说服团队采用？遇到过哪些阻力？
- 如何看待AI Coding的局限性？如何平衡效率和正确性？
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂高级AI研发效能岗，前沿技术栈，发展空间大，工作强度一般。
适合人群
适合追求技术成长、薪资优厚、能接受一定工作强度的求职者。
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50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
大厂高级岗位薪资有竞争力，福利完善，虽未在JD明确但字节通常提供五险一金、补充医疗等。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
技术方向前沿，有大量创新和成长机会，能快速提升AI工程化能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、AI Agent、OpenClaw、Harness Engineering、LLM
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
未明确提及WLB，大厂研发岗位通常工作节奏较快，但字节有弹性工作制。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
推动AI在研发中的应用，提升组织效率，具有一定行业价值，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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