字节跳动
大模型Agent研究工程师-Seed
大模型Agent研究工程师-Seed
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
学历未注明
机器学习
PyTorch
强化学习
系统工程
多智能体系统
大语言模型
Prompt工程
Agent系统
Benchmark评测
AI 估算 · 40k–70k
大模型Agent方向热门，字节跳动薪资竞争力强，叠加技术难度高，薪资处于行业高位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型Agent系统的研究与工程落地，涉及任务规划、执行、记忆、多智能体协作等关键机制
需要设计评测体系、优化Prompt和工具调用，并与多方团队协作将Agent应用于编程、研究等场景
适合对大模型和Agent技术有深入理解、具备扎实工程能力的求职者
最低要求
对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型部署流程有较好的理解
具备扎实的软件工程能力与机器学习基础，能够独立完成复杂系统设计、开发与优化
具备基于大语言模型构建复杂Agent系统的实践经验，理解任务规划、执行、记忆、协作等关键机制，有语言模型强化学习（RL）或多智能体系统经验者优先
具备Prompt设计、模型应用开发、模型编排或相关产品化经验
熟悉常见Agent Benchmark或相关评测方法，有Benchmark工程化、自动评测、效果分析经验者优先，持续关注Agent、多智能体、自动评测、训练优化等前沿研究与行业进展
具备良好的沟通与协作能力，能够与研究、产品、工程团队高效配合推进复杂问题落地
工作职责
负责大模型Agent系统的研究与工程落地，围绕复杂任务执行持续优化Agent效果，包括但不限于harness、memory、context compression、planning/execution、multi-agent collaboration等关键机制
设计并实现面向大规模Agent任务的Benchmark、评测集、指标体系与自动化评测流程，支持模型训练、版本迭代和产品上线
建设和优化Agent的关键能力接口与运行机制，包括Prompt、Tool use、任务拆解、上下文管理、模型编排、执行策略等
参与训练数据构造、样本优化与效果分析，提升模型在Agent场景下的性能、稳定性与易用性
与算法、平台、产品等团队协作，推动Agent在编程、研究、运营、知识工作等场景中的落地，并围绕效果、成本、稳定性持续优化
优先资格
有语言模型强化学习（RL）或多智能体系统经验者优先
有Benchmark工程化、自动评测、效果分析经验者优先，持续关注Agent、多智能体、自动评测、训练优化等前沿研究与行业进展
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 目前AI领域最前沿的Agent方向，技术成长空间大
- 字节跳动平台资源丰富，数据与算力支持充足
- 团队成员背景优秀，能快速学习顶尖实践
- 薪资和福利在行业内具有竞争力
- 大模型领域发展快，需要持续学习最新研究和技术
- Agent系统落地复杂，工程与算法结合要求高
- 工作节奏可能较快，需要较强的抗压能力
缺点 / 挑战
- 适合对AI前沿技术有强烈热情、具备扎实工程与算法背景、喜欢挑战复杂问题的技术型求职者
角色解读
- 成长为Agent领域的技术专家，主导核心算法创新
- 向技术负责人或架构师方向发展，负责大规模Agent系统的设计与落地
- 积累前沿AI经验后可转型产品或研究岗，或进入更高阶的AI研究岗位
- 研究并优化大模型Agent的核心机制，包括记忆、规划、执行和多智能体协作等
- 设计自动化评测方案和指标体系，支持模型迭代和产品上线
- 建设Agent的工具使用、Prompt优化等关键能力，提升任务执行效果
- 与算法、产品团队协作，推动Agent在编程、运营等场景落地
- 深入理解大语言模型、多模态模型和Agent技术原理
- 扎实的软件工程和机器学习基础，能独立完成复杂系统开发
- 有基于LLM构建Agent系统的实践经验，熟悉强化学习或多智能体系统更佳
- 良好的沟通协作能力，能跨团队推进项目
申请策略
- 准备一个你自己设计的Agent系统方案，展示思考过程
- 关注字节跳动Seed团队的技术分享，了解其研究方向
- 突出大模型或Agent相关的项目经验，具体描述你的角色和贡献
- 强调强化学习、多智能体或评测方面的实践成果
- 展示优秀的系统设计能力和工程落地案例
- 附上相关技术博客、开源贡献或论文更好
- 深入学习强化学习（RL）和多智能体相关理论
- 动手实践Agent框架（如LangChain、AutoGPT等）并尝试改进
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示项目背景与个人贡献
- 分步骤阐述：从问题定义、方案设计、实验对比到最终效果，体现系统性思维
- 提及权衡：在面试中讨论不同方案的成本、效果和稳定性，展示深度
- 请描述一个你设计或参与的Agent系统，以及如何优化其效果？
- 如何设计一个评测方案来评估Agent在多步骤任务中的表现？
- 在处理长上下文时，你有哪些经验或方法来压缩记忆？
- 多智能体协作中，如何解决冲突和协调目标？
- 你如何理解大模型Agent的planning模块？有哪些常见方法？
匹配度报告
74
综合匹配度
字节跳动大模型Agent研究岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度可能较大。
适合人群
最适配追求技术前沿、渴望快速成长、愿意接受高强度工作节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值82
薪资福利匹配
75中等
字节跳动薪资在行业中有竞争力，但JD未明确薪资范围，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
92较高
该职位聚焦大模型Agent这一前沿技术，能深度参与核心机制研发，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Agent、强化学习、多智能体、Prompt、Benchmark
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
北京现场办公，大厂通常工作节奏较快，但JD未明确WLB具体信息，生活化动机满足度较低。
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
82较高
AI大模型Agent是高速增长赛道，技术本身具有前沿性，对社会的影响力中性偏正面。
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
Watch Jobs