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Agent产品方案工程师（FDE）-飞书
Agent产品方案工程师（FDE）-飞书
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RAG
方案设计
Agent开发
Agent架构
Workflow
大模型Api
AI 估算 · 30k–50k
基于上海一线互联网大厂高级技术方案岗，结合AI赛道热度，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为飞书的Agent产品方案工程师，你将直接面向行业客户，运用大模型和Agent技术，将业务需求转化为可落地的AI方案
从Demo设计到POC交付，再到产品打磨，你将主导全流程，并与客户及内部多团队紧密协作
这是一个技术深度与商业视野并重的角色，适合热爱AI落地、擅长快速解决问题的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先
熟练掌握Python/Java，有能力在现场独立编写生产级代码
熟悉大模型API调用，有Agent开发与设计实际项目经验，熟悉RAG/Agent/Workflow等应用架构
熟悉复杂业务场景中快速理解需求并设计技术路径
具备优秀的跨团队沟通能力，能向技术高层讲清楚AI价值，也能与工程师讨论技术细节
对AI技术在企业场景落地有强烈好奇心，具备在高模糊度环境中独立推进的负责人意识
工作职责
面向行业客户，深入理解并咨询客户业务需求，并翻译为可落地的AI技术方案
基于大模型应用思维，快速完成0-1Agent Demo设计与POC交付，主导需求分析、方案设计、代码开发和演示验收的全流程
基于客户真实使用反馈，持续打磨Agent用户体验和产品化程度
与客户IT/业务/安全团队及内部GTM/产品/研发/交付团队紧密协作，确保Agent产品方案端到端落地
优先资格
熟悉FastAPI/Spring等后端框架优先
有To B产品交付或解决方案经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台资源丰富，接触前沿AI技术
- 飞书产品增长迅速，负责核心AI方案
- 锻炼技术+商业综合能力
- 薪资待遇优厚
- 需要快速切换不同客户场景，知识储备要求高
- 跨部门协作复杂，沟通成本高
- 适合技术过硬、乐于与客户打交道、能在模糊需求中快速出方案的工程师
缺点 / 挑战
- 工作节奏较快，可能面临较大压力
角色解读
- 可向资深方案架构师或AI专家方向发展
- 也可转向产品经理或技术管理岗
- 在AI落地领域积累丰富经验，成为行业专家
- 深入客户业务场景，分析需求并设计AI解决方案
- 快速开发Agent原型并完成POC验证
- 与多团队协同推进产品落地，收集反馈持续优化
- 扎实的编程能力（Python/Java）和框架使用
- 深入理解大模型API及Agent/RAG等架构
- 优秀的沟通和需求转换能力
- 快速学习和独立推进能力
申请策略
- 准备一个行业痛点AI解决方案的demo思路
- 面试时展示对飞书产品的理解
- 突出AI项目经验，特别是Agent和RAG相关
- 展示To B交付案例和客户沟通成果
- 强调独立开发原型和POC的能力
- 附上个人GitHub或技术博客
- 补充后端框架（FastAPI/Spring）的熟练度
- 了解主流大模型（GPT、Claude等）的API特性
面试指南
- 使用STAR原则：情境-任务-行动-结果
- 从业务价值和技术可行性两个角度分析
- 突出迭代和反馈闭环
- 请描述一个你使用Agent解决实际问题的案例
- 如何向非技术客户解释大模型的价值？
- 设计一个客服场景的Agent方案
- 遇到需求频繁变更怎么办？
- 如何评估Agent方案的效果？
匹配度报告
78
综合匹配度
字节飞书AI方案岗，薪资高、技术前沿，但工作节奏快。
适合人群
适合追求技术成长和高薪，能接受快节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利90
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
90较高
字节跳动薪资水平位于行业前列，但JD未明确薪资范围，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
95较高
职位直接涉及大模型、Agent等前沿技术，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、FastAPI、Spring、大模型API、Agent、RAG、Workflow
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
字节跳动普遍工作节奏较快，JD未提及弹性办公，现场办公为主。
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
75中等
AI赋能企业数字化转型具有社会价值，但属于商业行为，使命感一般。
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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