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 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
解决方案架构
RAG
LLM
售前
大模型
AI Agent
LangGraph
MCP
火山引擎
AI 估算 · 40k–60k
高级AI架构师岗位，字节跳动大厂，上海核心城市，AI Agent热门领域，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动火山引擎的AI Agent产品解决方案架构师，负责深入行业洞察，设计基于火山引擎AI产品的端到端解决方案，帮助客户实现AI落地
你将主导技术方案设计、售前支持及知识资产沉淀，需要扎实的AI工程实践能力和跨团队协作能力
适合有5年以上技术经验或2年以上AI经验、熟悉Agent框架的高级技术人才
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
- 顶级平台：字节跳动，火山引擎AI产品正处风口，接触前沿技术和大客户项目
- 技能积累：深入AI Agent全栈技术，包括LLM、RAG、Agent框架，技术含金量高
- 行业广度：服务多行业头部客户，积累丰富的行业Know-how和人脉
- 薪资优厚：大厂高级岗位，薪资和福利在行业内有竞争力
- 适合有5年以上技术经验、擅长技术方案设计并愿意往业务端拓展的高级工程师，对AI Agent有热情、能适应快节奏售前工作的人
缺点 / 挑战
- 技术难度高：需同时精通技术细节和商业价值转化，门槛较高
- 出差压力：可能需频繁拜访客户，适应快节奏的售前工作
- 成长压力：AI领域更新快，需持续学习保持技术前沿
角色解读
- 专业方向：深入AI Agent技术，成为行业AI解决方案专家，推动技术标准制定
- 管理方向：带领解决方案团队，担任技术总监或架构师负责人
- 行业拓展：积累多行业经验，转型为行业专家或独立顾问，也可内部转岗至产品、研发等
- 深入理解各行业业务场景，结合火山引擎AI产品为客户设计AI Agent落地方案，涵盖电商、金融、汽车等
- 主导端到端技术方案设计，包括模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent/MCP）、效果评估体系
- 通过标杆案例和Demo进行售前支持，建立客户技术影响力，推动项目落地
- 构建可复用的知识资产，沉淀最佳实践和案例，向内部和生态伙伴赋能培训
- 扎实的AI解决方案能力：掌握典型场景AI方案，能进行重大架构设计、产品选型和POC测试
- AI Agent工程实践：熟练使用LangChain、LangGraph等框架构建生产级Agent系统，熟悉MCP、Memory等组件
- 技术方案产品化：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
- 优秀的沟通和管理能力：协调研发、产品、客户多方资源，推动项目落地
申请策略
- 关注火山引擎产品动态：面试前了解火山引擎AI全栈产品线（豆包大模型等）
- 准备一个完整的Agent案例：从需求分析到技术实现到效果评估，展示全链路思考
- 突出AI Agent项目经验：写清楚使用了什么框架、解决了什么业务问题、取得了什么效果
- 强调架构设计能力：列出主导的大型系统架构优化、技术选型案例
- 展示售前或客户沟通经验：如客户需求分析、方案演示、招投标等
- 量化成果：使用数据说明方案带来的成本降低、效率提升等
- 动手实践主流Agent框架：如LangChain、LangGraph，搭建一个完整的多Agent系统
- 补充行业知识：选择1-2个重点行业（如电商、金融）深度学习其业务流程
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术决策和业务影响
- 价值导向：回答时始终将技术方案与客户业务目标（降本、增效、创新）挂钩
- 逻辑分层：从客户需求→技术选型→工程实现→效果评估，展示系统思维
- 请分享一个你主导的AI Agent项目，包括技术架构、挑战和成果
- 如何评估一个AI Agent方案是否适合客户？你会考虑哪些因素？
- 你如何向非技术客户高层展示AI方案的价值？请举例
- 对比LangChain和LangGraph的优劣，你在项目中如何选择？
- 请描述MCP（Model Context Protocol）的工作原理及其在Agent中的作用
匹配度报告
72
综合匹配度
字节跳动AI Agent架构师，顶级平台+前沿技术栈，薪资优厚但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术前沿、快速成长、不介意高强度工作的求职者，尤其关注AI Agent方向的发展机会。
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95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
大厂高级岗位，薪资位于市场高位，福利完善，但JD未明确提及具体福利和股票等，补偿性动机满足较好。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
前沿AI Agent技术，深度工程实践，涵盖多行业，成长空间极大，发展性动机非常满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、LangChain、LangGraph、MCP、推理、微调、Context Engineering、Tool Orchestration、State Management、Agent Sandbox、Skill、Memory、知识库
成长机会知识资产构建与赋能、赋能和培训
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，售前岗位可能需要频繁出差拜访客户，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI Agent赋能多个行业数字化转型，推动产业升级，社会价值较高，但属于商业产品导向，并非直接公益，意义感中等偏上。
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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