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Agent研发工程师（AIGC视频创作方向）-剪映CapCut（深圳/广州）
Agent研发工程师（AIGC视频创作方向）-剪映CapCut（深圳/广州）
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市 / 广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
PyTorch
RAG
TensorFlow
视频生成
多模态
AIGC
大模型
任务规划
Prompt Engineering
图片生成
AI 估算 · 30k–60k
AIGC热门方向，字节跳动薪资竞争力强，技术栈要求高，深圳/广州一线城市，中位数45k/月，15薪。
职位详情
关于这个职位
作为剪映CapCut的Agent研发工程师，你将专注于视频和图片创作场景下的AI Agent能力建设，从用户意图理解、任务规划到工具调用和结果评估
你将参与构建评测体系、Agent框架，并结合大模型和多模态模型推动AI创作落地
需要与产品、算法等多团队协作，将用户需求转化为可执行的技术方案
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、计算机视觉、软件工程等相关专业优先
熟悉大模型应用开发流程，对Agent、RAG、Prompt Engineering、工具调用、上下文管理、任务规划等方向有实际项目经验
具备扎实的工程能力，熟悉至少一种主流后端或AI工程技术栈，能够独立完成模块设计、开发、调试与线上问题定位
了解大模型训练、微调、评测或推理优化相关方法，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架者优先
具备良好的产品理解和业务抽象能力，能从用户创作体验出发设计技术方案，并与跨职能团队高效协作
对AIGC、视频创作、智能剪辑或多模态Agent有兴趣，愿意在快速变化的业务中持续探索和落地
工作职责
负责剪映视频、图片创作场景下的Agent能力建设，参与从用户意图理解、任务规划、工具调用到结果评估的端到端链路设计与研发
建设面向创作Agent的评测与回归体系，包括多任务Benchmark、自动化评测、负面案例归因、质量指标设计与效果监控，推动Agent能力稳定迭代
参与Agent框架能力建设，包括Prompt策略、上下文管理、工具/Skill编排、任务状态追踪、异常恢复等模块研发
结合视频生成、图片生成、智能剪辑等业务场景，探索大模型、多模态模型与创作工具链的结合方式，推动AI创作能力在实际产品中落地
与产品、设计、算法、客户端和服务端团队协作，将用户需求转化为可执行的技术方案，并持续优化创作效果、链路稳定性和业务收益
优先资格
有Agent产品、AI创作工具、智能剪辑、视频生成、图片生成等相关项目经验
有端到端AI应用落地经验，熟悉从模型能力、工程链路到产品体验的完整闭环
有评测平台、自动化回归、LLM as Judge、数据飞轮、负面案例诊断系统建设经验
具备跨端或跨技术栈开发能力，了解客户端、服务端、算法服务之间的协作方式
对创作类产品有较强兴趣，理解视频内容生产流程、用户创作诉求或内容质量评估方法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AIGC方向，技术栈新且热门，快速积累大模型和Agent实战经验
- 字节跳动大平台，资源丰富，与顶级算法、产品团队合作，视野开阔
- 剪映CapCut用户基数大，技术成果能直接服务亿万创作者，成就感强
- 薪资和福利在行业内具有较强竞争力
- 技术迭代快，需要持续学习大模型、多模态等前沿技术，保持跟进步伐
- 可能面临高压工作节奏，特别是项目上线和效果优化期间
缺点 / 挑战
- 业务场景复杂，涉及多团队协作，沟通和需求理解成本较高
- 适合热爱AI技术、对AIGC创作有浓厚兴趣、具备较强工程能力和快速学习能力的工程师，愿意在快速变化的环境中挑战自我
角色解读
- 技术纵深：从Agent开发向大模型训练、多模态理解等方向深入，成为AI专家
- 架构演进：负责更大规模的Agent系统架构设计，成长为技术负责人
- 业务融合：深入理解视频创作领域，推动AI产品创新，转型产品技术复合型人才
- 设计并研发视频/图片创作场景下的AI Agent，实现从用户意图理解到任务执行的全链路
- 构建Agent评测体系，包括自动化Benchmark、质量指标和负面案例归因，确保能力持续迭代
- 开发Agent框架核心模块，如Prompt策略、工具编排、上下文管理和异常恢复
- 探索大模型与多模态模型在创作工具链中的结合方式，推动AI功能落地
- 扎实的软件工程能力，熟悉主流后端或AI技术栈，能独立完成模块开发
- 深入理解大模型应用开发，有Agent、RAG、Prompt Engineering等实际项目经验
- 了解大模型训练、微调、评测或推理优化，掌握PyTorch/TensorFlow等框架
- 良好的产品思维和跨团队协作能力，能从用户角度设计技术方案
申请策略
- 在简历和面试中展现对剪映CapCut产品的理解，提出具体的AI创作场景改进想法
- 准备一个端到端的Agent项目案例，从需求、设计到落地效果，展示全栈能力
- 突出Agent、RAG、Prompt Engineering等大模型应用项目的技术细节和成果
- 强调工程能力，独立完成模块设计、性能优化和线上问题定位的案例
- 展示对视频/图片创作领域或AIGC产品的兴趣和了解，如相关项目或作品
- 如果有评测体系建设或跨团队协作经验，务必提及
- 补充大模型微调（LoRA、QLoRA）和推理优化（vLLM、TensorRT）的实践经验
- 熟悉多模态模型（如CLIP、Stable Diffusion、VideoPoet）的基本原理和应用
面试指南
- STAR原则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术选型和权衡
- 从用户价值出发：先分析创作场景的用户需求，再根据需求设计技术方案，体现产品思维
- 体现迭代意识：强调评测、监控和持续优化的重要性，展示对工程质量的重视
- 请描述一个你设计过的Agent系统，包括任务规划、工具调用和异常处理的设计思路
- 如何评测一个创作Agent的效果？你会设计哪些指标和测试用例？
- 在Prompt Engineering中，你如何优化复杂任务的提示词？遇到过什么挑战？
- 你如何看待大模型+多模态在视频创作中的应用前景？举个具体的场景
- 如果团队需要快速迭代一个Agent功能，你会如何平衡质量和速度？
匹配度报告
74
综合匹配度
顶尖大厂AIGC前沿岗位，技术成长快，薪资优厚，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和发展机会的求职者，愿意接受快节奏和现场办公的挑战。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资在行业中处于领先水平，提供具有竞争力的薪酬和福利（如五险一金、餐补、股票期权等），但JD中未明确列出具体数字。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位涉及AIGC前沿技术，技术栈新，成长空间大。但JD未明确提及晋升通道或培训计划，不过字节跳动内部通常有完善的职级体系和内部转岗机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、大模型、RAG、Prompt Engineering、多模态、视频生成、图片生成、PyTorch、TensorFlow、AIGC
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点在深圳/广州，需要现场办公，未提及远程或灵活工时。字节跳动整体加班文化较强，但JD未明确说明WLB。
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
70中等
AI创作工具具有较高的社会价值，帮助用户提升创作效率，激发创意。行业处于高速增长期，但JD未提及使命感相关表述。
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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