字节跳动
AI Agent产品解决方案架构师-火山引擎
AI Agent产品解决方案架构师-火山引擎
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
解决方案架构
RAG
售前支持
跨团队沟通
AI Agent
LangGraph
工程化
模型选型
AI 估算 · 40k–70k
高薪技术岗位，AI热门方向，竞争力强，大厂标配16薪
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动火山引擎的AI Agent产品解决方案架构师，你将深入电商、游戏、金融等多个行业，结合火山引擎AI产品为软件企业设计并落地端到端的AI Agent解决方案
该职位需要你洞察客户业务场景，从模型选型到工程链路（推理/微调/RAG/Agent/Skill/MCP/安全）全面把控，并通过售前支持与Demo演示建立技术影响力，推动AI应用在客户侧的价值实现
最低要求
本科及以上学历，计算机/泛计算机/AI相关专业优先
年以上技术解决方案经验（架构设计、软件开发、SRE），或具备2年以上AI产品、算法工程或AI创业经验
掌握典型场景的AI解决方案，具备重大项目架构设计/优化、产品部署测试、技术问题处理能力，可打造有影响力的AI应用标杆案例
能制定正确的产品选型策略、POC测试策略、招投标策略、产品配置策略等
具备AI Agent Harness工程实践经验，能基于主流框架构建包含Context Engineering、Tool Orchestration、State Management等核心组件的生产级Agent系统，实现从Demo到稳定运行的工程化落地
熟悉当前主流Agent开发框架（LangChain、LangGraph、ADK等）和开源Agent（如OpenClaw）架构及优劣势，并有项目落地经验
熟悉Agent Sandbox、Skill、MCP、Memory、知识库等Agent Infra相关组件原理，并具备丰富的开发调优经验
具备技术方案产品化能力，能将复杂技术转化为客户可感知的价值（如成本、速度、稳定性）
具备优秀的管理能力和跨团队沟通能力，能协调研发、产品、客户多方资源推动项目落地
工作职责
深入研究和洞察不同行业AI的发展方向，梳理各业务场景在AI应用的需求和价值，帮助客户设计AI产品落地路径
行业解决方案设计：从重点行业客户典型业务场景出发，结合火山引擎的AI产品，帮助软件企业设计和落地AI Agent解决方案（包括但不限于：电商、游戏、广告、影视制作、消费电子、汽车、金融、零售、公共服务、运营商等）
AI Agent场景洞察与价值挖掘：理解客户业务场景、整体技术架构，主动挖掘客户业务中的高价值的Agent应用场景，与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准，理解行业内AI场景的价值
方案设计与技术实现：基于客户业务目标与技术约束，设计端到端AI解决方案，涵盖模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent/Skill/MCP/安全）、效果评估体系及上线路径
售前支持与技术影响力建设：通过标杆案例及Demo演示展示火山引擎AI Agent方案的竞争优势，建立在客户侧的技术影响力，影响客户的决策
向客户高层展示火山引擎AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定
知识资产构建与赋能：构建可复用的知识资产，沉淀面向细分领域/场景的AI Agent构建最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档，向内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI Agent技术前沿，接触最新的大模型和框架，技能积累迅速
- 字节跳动大平台提供丰富的行业资源和客户场景，项目影响力大
- 薪资和福利具有高竞争力，且火山引擎作为独立BU发展空间广阔
- 客户期望值管理难度大，需平衡技术可行性与业务价值，避免过度承诺
缺点 / 挑战
- AI Agent技术迭代极快，需要持续学习和调整技术栈，工作强度较高
- 需要同时处理多个行业客户的复杂需求，售前和落地并行，多线程压力大
- 适合拥有较强AI工程背景、善于跨团队协作、乐于面对挑战并希望在高技术壁垒领域快速成长的技术型人才
角色解读
- 技术专家路线：深入AI Agent底层技术，成为领域专家，主导行业级解决方案
- 管理路线：带领解决方案团队，从架构师晋升为团队主管或技术总监
- 行业影响力：通过沉淀知识资产和标杆案例，成为行业AI应用的意见领袖
- 深入行业研究AI发展方向，帮助客户设计AI产品落地路径，从业务场景中挖掘AI应用价值
- 结合火山引擎AI产品，为电商、金融等行业客户设计端到端AI Agent解决方案，涵盖模型选型、工程链路及效果评估
- 通过标杆案例和Demo演示在客户侧建立技术影响力，参与售前支持并推动技术方案与业务目标绑定
- 沉淀可复用的知识资产，包括细分领域最佳实践和案例文档，赋能内部团队和生态伙伴
- 精通主流AI Agent框架（LangChain、LangGraph等）和核心组件（Agent Sandbox、MCP、Memory等），具备生产级系统落地经验
- 熟悉端到端AI解决方案设计，包括模型选型、推理/微调/RAG/Agent工程链路及效果评估
- 具备技术方案产品化能力，能将复杂技术转化为客户可感知的价值（成本、速度、稳定性）
- 优秀的管理和跨团队沟通能力，能协调研发、产品、客户多方资源推动项目
申请策略
- 面试前准备一个完整的Agent项目案例，从需求分析到部署上线的全链路介绍
- 了解火山引擎AI产品线（如豆包大模型），思考如何与竞品差异化
- 重点突出AI Agent项目的实际落地经验，特别是生产级系统涉及的框架、组件和调优细节
- 展示端到端解决方案设计能力，包括模型选型、工程链路及效果评估的案例
- 强调跨团队协作和客户沟通成果，如主导过大型项目或赢得关键客户
- 熟读LangChain、LangGraph等框架源码，掌握Agent Infra核心组件原理
- 补充行业知识（如电商、金融业务场景），准备行业Demo案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化工器具，强调技术决策与业务价值的关联
- 从客户痛点出发，先分析需求再设计技术方案，突出可量化的效果（如成本降低、效率提升）
- 展示系统性思维：不仅说明做了什么，还要解释为什么这么做及替代方案的权衡
- 请详细描述你过去负责的一个AI Agent项目，包括技术选型、遇到的挑战和最终效果
- 在构建生产级Agent系统时，如何处理Agent的“幻觉”问题？
- 如果客户预算有限但期望很高，你会如何设计POC策略？
- 你如何评估一个AI Agent解决方案的ROI？请用一个具体场景说明
- 描述一次你协调研发、产品和客户多方资源推动项目落地的经历
匹配度报告
71
综合匹配度
字节跳动AI Agent架构师，前沿技术栈，高薪，北京办公，WLB一般
适合人群
追求技术前沿、高薪资和高成长，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85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为互联网大厂提供具有竞争力的薪酬和福利，但JD未明确薪资范围，需面试沟通。高薪资水平和高发展潜力对补偿性动机满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位聚焦AI Agent前沿技术，涉及LLM、RAG、Agent框架等主流技术，技术迭代快，成长空间大。但JD未明确提及培训或晋升通道，需在实际工作中争取。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangChain、LangGraph、RAG、MCP、LLM、Agent Sandbox、Memory
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，JD未提及弹性工作或远程选项，互联网大厂通常面临高强度工作节奏，WLB满足度较低。
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
70中等
AI行业属于高速增长赛道，通过赋能多个行业数字化转型具有一定的社会价值，但职位本身偏商业落地，使命感一般。
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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