字节跳动
高级AI Agent产品解决方案架构师-火山方舟MaaS
高级AI Agent产品解决方案架构师-火山方舟MaaS
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
LLM
SFT
Prompt Engineering
AI Agent
火山方舟
Maas
Tool Orchestration
AI 估算 · 35k–55k
字节跳动大厂，高级架构师，AI Agent方向前沿，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为字节跳动火山方舟MaaS的高级AI Agent产品解决方案架构师，你将深入金融、汽车等行业的业务链路，挖掘高价值的Agent应用场景，设计并实现基于大模型的智能工作流与多步骤规划方案
该职位核心是利用火山方舟平台，端到端构建生产级Agent系统，涵盖上下文工程、状态管理、工具编排及记忆等组件，并协同算法团队进行模型微调与效果评估，最终沉淀可复用的架构资产
适合具备3年以上架构经验、至少1年大模型或Agent领域经验，并具有To B商业化思维的技术专家
最低要求
本科及以上学历，计算机、AI相关专业优先
年以上架构设计或解决方案经验，其中至少1年专注于大模型或AI Agent相关领域
深度理解Agent Harness工程实践，有能力构建稳定运行的生产级Agent系统
工作职责
深入行业（金融、汽车、游戏、电商等）业务链路，主动挖掘高价值的Agent应用场景，定义Agent的业务边界，设计面向复杂任务的智能工作流与多步骤规划方案
基于火山方舟平台，负责Agent系统的端到端设计与实现，涵盖Context Engineering（上下文工程）、State Management（状态管理）、Tool Orchestration（工具编排）及Memory（长短期记忆）等核心组件的调优
针对Agent在特定行业的需求，设计闭环的效果评估体系
协同算法团队进行SFT（微调）与Prompt策略调优，解决Agent在实际场景中的问题
沉淀Agent架构设计的最佳实践，输出可复用的Agent资产库（如标准Skill、Sandbox配置、行业提示词模板）
优先资格
熟悉开源Agent架构（如OpenClaw）及其在异构环境下的优劣势，能针对客户技术约束进行选型
具备To B商业化思维，有千万级AI项目交付经验者优先
紧跟AI领域动态，对大模型技术在中长期的演进路径有独立见解，能够将前沿的Agent论文成果转化为可商业化的产品策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI最前沿的Agent赛道，技术积累厚，行业前景广阔
- 字节跳动大平台，资源丰富，项目影响力大
- 与顶尖算法和工程团队合作，个人成长快
- 薪资待遇优厚，股票期权等激励
- 技术复杂度高，需要同时掌握大模型、系统架构和行业知识
- 工作强度可能较大，适应互联网快节奏
- 客户需求多变，对解决方案的灵活性和迭代速度要求高
缺点 / 挑战
- 适合对AI Agent有浓厚兴趣，具备较强架构设计和业务理解能力，愿意挑战前沿技术难题的资深工程师
角色解读
- 成长为AI Agent领域的专家，主导复杂系统的架构设计
- 可向技术总监或产品总监方向发展，负责团队和产品线
- 深度参与前沿技术研发，有机会推动行业标准或开源项目
- 深入行业业务链路，挖掘高价值Agent应用场景，设计智能工作流与多步骤规划
- 基于火山方舟平台，端到端设计并实现Agent系统，调优上下文、状态、工具编排和记忆组件
- 设计效果评估体系，协同算法团队进行模型微调和Prompt策略优化
- 沉淀最佳实践，输出可复用的Agent资产库，如标准Skill和行业提示词模板
- 精通大模型和AI Agent技术，包括Context Engineering、State Management等核心组件
- 熟悉Agent Harness工程实践，具备生产级系统构建能力
- 了解开源Agent架构（如OpenClaw）及To B商业化思维
- 具备跨行业业务理解能力，能将技术与业务场景结合
申请策略
- 在投递前了解火山方舟MaaS产品的最新动态和客户案例
- 面试中准备一个完整的Agent设计方案，展示从业务分析到技术实现的闭环
- 突出大模型或Agent相关项目的架构设计经验，尤其是端到端实现案例
- 强调To B项目交付经验，特别是千万级AI项目
- 展示对开源Agent框架的熟悉程度和商业化转化能力
- 提供个人对Agent技术演进路径的见解或博客文章链接
- 深入学习LangChain、AutoGPT等主流Agent框架
- 强化Prompt Engineering和SFT调优实践经验
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题，强调技术选型理由和业务价值
- 对于开放性问题，可采用总分结构，先给出核心观点，再展开技术细节
- 请描述一个你设计过的Agent系统，包括架构设计、组件选择和效果评估
- 如何平衡Agent的自主性和可控性？请举例说明
- 针对金融行业的一个具体场景，你会如何设计Agent工作流？
- 你如何看待大模型未来的演进方向？对Agent商业化有何影响？
- 如何调试和优化Agent在真实场景中的表现？
- 复习Agent架构的核心概念，如ReAct、Plan-and-Execute等模式
匹配度报告
76
综合匹配度
大厂前沿AI Agent岗位，技术新薪资高，但工作强度和WLB一般。
适合人群
最适合重视技术成长和职业发展，能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85
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资行业领先，高级岗位薪资竞争力强，但JD未明确具体数字和福利，综合判断满足程度高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展匹配
95较高
该职位涉及前沿AI Agent技术，负责端到端架构设计，成长路径清晰，技能积累价值极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、火山方舟、Context Engineering、State Management、Tool Orchestration、Memory、SFT、Prompt
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
互联网大厂深圳现场办公，通常压力较大，JD未提及WLB，预计工作强度高。
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
85较高
AI Agent是高速增长赛道，技术推动行业变革，社会意义大，个人有机会参与开创性工作。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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