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大语言模型Code Agent算法工程师-Seed
大语言模型Code Agent算法工程师-Seed
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
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其它
全职员工
仅现场办公
学历未注明
算法
PyTorch
TensorFlow
JAX
SFT
大语言模型
RL
Code Agent
数据构建
AI 估算 · 35k–65k
前沿AI算法岗位，技能稀缺，大厂薪资具有竞争力
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动Seed团队，研发大语言模型驱动的Code Agent智能体系统，专注于提升代码理解、多步推理和真实软件工程任务完成能力
你将参与模型预训练与后训练优化，构建评测体系，推动AI在编程领域的应用
最低要求
优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练使用PyTorch、TensorFlow、JAX等任一深度学习框架
熟悉大模型或RL算法和技术，在相关领域有过良好研究记录者优先
在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先，尤其是Agent相关者优先
出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题
良好的沟通协作能力，认可团队的目标和文化，能和团队一起探索新技术，推进技术进步
工作职责
参与Code Agent方向的大模型算法研发，构建能够理解复杂代码任务、使用开发工具、进行多步推理，并完成真实软件工程任务的智能体系统
提升Code Agent在代码能力、指令遵循、长程任务执行等方向上的核心能力
参与Code Agent的预训练与后训练优化，包括但不限于数据构建、SFT、RL算法、Reward设计，持续提升在真实任务中的问题解决能力、稳定性和泛化能力
构建面向真实软件工程场景的评测体系与数据闭环，包括Benchmark、数据回流和针对性能力优化
AI 洞察
优缺点分析
- 前沿技术方向：Code Agent是大模型落地的热门领域，技术积累价值高
- 字节跳动平台：海量数据和场景资源，算法研究成果能快速应用
- 团队实力强：Seed团队专注AI创新，与顶尖人才共事，成长机会多
- 薪资待遇优厚：大厂算法岗位薪酬具有竞争力，福利完善
- 技术难度高：需要同时掌握大模型、强化学习、代码理解等多领域知识
- 工作强度较大：互联网大厂算法岗通常节奏快，项目周期紧
- 竞争激烈：该岗位吸引大量顶尖候选人，入职门槛高
- 适合热爱AI技术、追求前沿挑战、有扎实算法背景的工程师或研究员
角色解读
- 技术专家方向：深耕Code Agent和LLM领域，成为AI编程智能体的核心贡献者
- 研究科学家方向：发表顶会论文，推动前沿技术在字节跳动落地
- 技术管理方向：随着项目规模扩大，未来可带领团队负责更大范围的算法研发
- 研发大语言模型驱动的Code Agent，使AI能理解复杂代码、使用开发工具并完成多步推理任务
- 优化模型在代码生成、指令遵循和长程执行中的核心能力，提升实际软件工程场景的表现
- 参与预训练与后训练（SFT、RL）的数据构建、算法设计和奖励模型开发，推动模型不断迭代
- 建立面向真实编程任务的评测体系，包括基准测试和数据闭环，定向提升模型能力
- 扎实的编程能力（Python等）和深度学习框架经验（PyTorch、TensorFlow、JAX）
- 深入理解大模型或强化学习算法，有相关研究或项目经历优先
- 问题分析与解决能力强，能处理大模型训练和部署中的实际难题
- 良好的团队协作和沟通能力，适应快速迭代的研究型工作氛围
申请策略
- 关注字节AI Lab和Seed团队的公开技术分享，了解其研究方向
- 在简历和面试中展现对Agent智能体系统的热情和独到见解
- 突出大模型或强化学习相关的项目经验，特别是Agent或代码生成方向
- 展示顶会论文或高质量开源项目，证明研究能力
- 强调编程竞赛或复杂系统设计经历，体现代码功底
- 如有实习或工作经历，重点描述在真实场景中优化模型性能的案例
- 深入学习Transformer、RLHF、PPO等大模型核心技术
- 熟悉代码理解和生成领域的基准测试（如HumanEval、SWE-bench）
面试指南
- 对于开放设计题，先明确问题边界，再提出系统方案，最后讨论权衡
- 对于经验问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化叙述
- 请你设计一个基于LLM的代码Agent，如何处理长上下文和多步推理？
- 如何评估Code Agent在真实软件工程任务中的表现？有哪些关键指标？
- 在训练大模型时，你遇到过哪些稳定性问题？如何解决的？
- 谈谈你对SFT和RL在Code Agent中应用的理解，以及它们的优缺点
- 请描述一个你主导的大模型或RL项目，面临的主要挑战和解决方案
- 复习大模型和RL的核心论文，特别是Code Agent、ReAct、Toolformer等
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂核心算法岗，前沿技术栈，发展空间大，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和前沿方向的求职者，若更看重工作生活平衡则需谨慎。
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50
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为大厂，薪酬待遇处于行业前列，虽JD未明示具体薪资，但通过平台和岗位稀缺性可推断薪资优厚，福利完善。
薪资信号未披露 (35K-65K/月)
成长发展匹配
95较高
该岗位聚焦大模型和Agent前沿技术，直接参与核心算法研发，技术成长空间极大，且字节跳动提供丰富的资源和场景。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Code Agent、RL、SFT、PyTorch、TensorFlow、JAX
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点在北京仅现场办公，未提及弹性或远程，互联网大厂算法岗位通常有一定强度，WLB信号不明。
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
60中等
AI编程助手有明确的应用价值，但JD未强调社会使命，行业增长迅速，创新程度高。
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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