字节跳动
Agent自进化算法工程师-AI Platform
Agent自进化算法工程师-AI Platform
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
归因分析
大模型
Prompt优化
Ai Coding
记忆系统
Agent自进化
Trace分析
多Agent架构
AI 估算 · 35k–60k
字节核心AI平台高级算法岗，技术前沿且需求紧迫，薪资竞争力强，参考大厂P7-P8水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建Agent自进化平台，通过自动迭代循环实现Agent行为的持续优化
工作涉及设计评测归因引擎、分析海量Trace数据、驱动自动优化，并与产品团队协作将闭环能力产品化
需要精通Agent应用开发、大模型认知和机器学习分析能力，适合追求前沿AI技术的算法工程师
最低要求
人工智能、计算机科学、统计学、软件工程等相关专业研究生及以上学历，具备扎实的工程与算法基础
精通Agent应用开发与调优：具备Agentic框架的实际开发与深度定制经验，熟悉主流Agent范式，在Prompt自动优化、记忆系统设计、上下文管理、工具/Skill调度等方向有深入实践
具备大模型应用认知，熟悉推理流程与能力边界，理解上下文管理、多Agent架构、Agent Teams等核心机制
扎实的机器学习与数据分析能力：熟练使用Python及常用ML库，擅长分类、聚类、归因分析、A/B实验等定量方法，能从海量Trace数据中发现问题模式
熟悉AI Coding工具，能利用AI Agent快速完成探索调研、原型开发与实验验证
工作职责
负责Agent自进化平台能力建设，基于已具备的Trace采集能力，设计并实现「评测→归因→分析→优化→再评测」的通用自动迭代循环，使多个业务线能基于自身Trace数据实现Agent的持续自进化，而非仅输出优化建议
建设通用化Agent评测与归因分析引擎，从海量执行Trace中自动识别退化模式、能力短板与优化机会点，并直接驱动优化执行（Prompt自动改写、工具配置调整、记忆策略更新等），执行后自动触发再评测验证优化效果，形成持续迭代循环
探索并沉淀自进化方法论，通过评测归因、对比学习、记忆检索、自动优化等手段实现Agent行为的系统化自动调优，使优化能力从单业务定制走向跨业务通用
与评测平台、Trace分析平台产品团队紧密协作，将上述闭环能力产品化，降低业务接入成本，提升自进化方法的通用性与可迁移性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动核心AI平台，接触前沿Agent技术和大规模落地场景
- 大平台资源丰富，与顶尖团队协作，快速提升综合能力
- 技术复杂度高，需要同时具备算法和工程双重能力，学习曲线陡峭
- 字节跳动工作节奏较快，对自我驱动和交付质量要求高
- 需要与多个产品团队紧密协作，沟通和项目管理能力不可或缺
- 适合热爱Agent技术、有扎实算法和工程背景、渴望在人工智能前沿领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 技术挑战高，能积累Agent自进化、大模型调优等稀缺经验
角色解读
- 向AI平台架构师发展，整体负责Agent系统的设计与落地
- 成为Agent自进化领域技术专家，带领团队突破关键技术
- 横向扩展至更多AI平台产品，如评测平台、Trace分析平台等
- 设计并实现Agent自进化闭环，包括评测、归因、分析、优化、再评测的自动迭代流程
- 开发通用化Agent评测与归因分析引擎，从Trace数据中识别退化模式和优化机会
- 探索自进化方法论，通过对比学习、记忆检索等手段实现系统化自动调优
- 与产品团队协作，将闭环能力产品化，降低业务接入成本
- 精通Agent应用开发与调优，包括Prompt优化、记忆系统、多Agent架构等
- 扎实的机器学习与数据分析能力，熟练使用Python及常用ML库
- 熟悉大模型应用认知，理解推理流程与能力边界
- 具备工程化思维，能利用AI Coding工具快速原型开发
申请策略
- 了解字节跳动AI平台的产品布局，思考自进化Agent如何赋能业务
- 在面试中展现系统设计思维，能够从数据、算法、工程角度阐述闭环方案
- 突出Agent相关项目经验，尤其是自优化、评测归因、Prompt调优等实践
- 展示机器学习与数据分析能力，例如利用归因分析解决业务问题的案例
- 强调大模型应用经验，包括多Agent架构、上下文管理、工具调度等
- 如有开源贡献或技术博客，可体现技术深度和探索精神
- 补充Agentic框架（如LangGraph、AutoGen等）的深度使用经验
- 强化归因分析和因果推断方法，可学习相关统计或机器学习技术
面试指南
- 系统设计类：从数据流和模块功能出发，先定义输入输出，再分环节描述关键算法和工程实现
- 问题解决类：明确问题定义，提出假设，用数据验证，迭代优化
- 经验分享类：背景→方案→结果→反思，突出个人贡献和思考
- 请设计一个Agent自进化循环，包括评测、归因、优化等环节
- 如何从海量Trace数据中自动识别Agent性能退化和优化机会？
- Prompt自动优化有哪些常见策略？如何保证优化效果且不引入新问题？
- 你如何看待多Agent架构？在什么场景下使用？
- 请分享一个你实际调优Agent行为的案例，遇到了哪些挑战？
匹配度报告
63
综合匹配度
字节核心AI平台，前沿Agent自进化技术，高成长空间但WLB一般
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展88
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
60中等
未披露具体薪资和福利，但字节跳动大厂平台通常提供有竞争力的薪酬和福利，但不确定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展匹配
88较高
职位涉及前沿的Agent自进化技术，技术栈新颖，有大量学习和成长空间，符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、大模型、Prompt优化、归因分析、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，地点上海，无弹性工作信号，且字节跳动文化偏向高强度，WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
AI Agent行业处于高速增长赛道，技术价值高，但社会影响力中性，创新程度积极。
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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