字节跳动
AI Agent算法专家-国际化电商
AI Agent算法专家-国际化电商
发布于 大约 4 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
学历未注明
研究与开发 (研发)
强化学习
LLM
多模态
SFT
AI Agent
PPO
RLHF
LangGraph
Grpo
AI 估算 · 40k–70k
AI Agent前沿方向，字节跳动国际化电商核心团队，高门槛技术岗，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
加入字节跳动国际化电商，作为AI Agent算法专家，你将负责构建稳定可靠的Agent基座，提升任务自动规划与多模态交互能力
打造电商场景高性能Skills工具集，并研发Agentic RL训练体系，推动AI Agent在国际电商治理中的创新应用
最低要求
精通Python编程，具备生产级应用的开发经验，熟悉Linux开发环境，并对数据结构和算法有深入理解
熟悉至少一种主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，并有实际项目经验
深刻理解大模型（LLM）与AI Agent的核心原理，熟悉主流Agent架构（如ReAct/PlanAct）、多智能体系统（Multi-Agent）及上下文工程与记忆（Context Engineering/Memory）等概念
具备AI算法背景，对SFT、RLHF等Post-training技术有深入了解，有针对性优化模型能力的实践经验者优先
具备出色的技术沟通、项目管理和跨团队协同能力，能够撰写清晰的技术文档、教程和示例代码
对技术充满热情，具备优秀的分析和解决问题能力，能够主动追踪前沿技术并探索其在业务中的应用
工作职责
构建电商Agent大脑与技术追踪：探索主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，构建稳定可靠的Valley-Agent基座，重点提升任务的自动规划与调度、工具调用、多模态交互及深度研究能力
持续追踪AI Agent领域的最新进展（如Codex、OpenClaw、Hermes、ClaudeCode等），引入并验证新技术的可行性，沉淀技术文档与最佳实践，推动前沿技术在国际电商治理场景的创新应用
打造电商场景Skills工具集：基于电商业务系统，构建和优化一系列高性能、可复用的Skills
这包括利用小尺寸模型打造支撑高QPS场景的基础模型工具集，也包括将复杂的业务SOP（标准作业程序）封装为稳定可调用的治理Agent（如审核、RCA、立规Agent）
研发与优化Agentic RL：基于主流Agent框架，并结合Post-training技术（SFT、RLHF）与强化学习（PPO、GRPO）对模型进行持续优化，建立电商大模型的Agentic RL训练体系，提升模型在复杂问题上的准确率与动态反思能力
探索Agent自动化与自进化：结合Auto-Workflow与多智能体系统（MAS），一方面支持工作流的自动生成与优化，另一方面探索基于Agentic RAG和Memory机制的自进化（Self-Evolution）闭环，让Agent能够从真实交互数据中学习，持续提升其决策与执行能力
构建稳定可靠的Agent基础设施：负责Agent系统的性能与稳定性优化，包括资源利用、QPS、成本控制、环境交互速度等，并沉淀通用能力，构建包含可观测性与权限体系的Agent Infra，保障系统的安全可控
优先资格
在电商、内容风控、平台治理等领域有相关算法或研发经验
在强化学习领域有深入研究或实践经验，如Policy-based/Value-based Methods、PPO、GRPO等
熟悉多模态（Multi-modal）推理技术，并有相关项目落地经验
对Agent安全（Safety）、成本优化、性能（QPS/稳定性）有深入思考或实践经验
在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等学术会议上发表过有影响力的研究成果，或在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中获奖者
熟悉全球主流大模型服务及API，有设计并落地复杂Agent系统的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：专注AI Agent、LLM、强化学习等最热门技术方向，技术成长快
- 头部平台：字节跳动国际化电商业务规模大，数据丰富，落地场景多
- 高薪资高回报：核心算法岗薪资待遇优厚，股权激励可能性大
- 技术复杂度：需同时掌握Agent框架、LLM、RL等多领域知识，学习曲线陡峭
- 适合具备扎实算法功底、对AI Agent充满热情、渴望在复杂业务场景中实现技术突破的资深工程师
缺点 / 挑战
- 高强度工作：电商业务节奏快，Agent系统稳定性与性能要求高，可能面临较大压力
角色解读
- 技术深耕：成为AI Agent领域的顶级专家，主导前沿技术研究和架构设计
- 管理路径：技术总监或团队负责人，带领算法团队推动业务落地
- 横向扩展：向多模态、强化学习、电商治理等方向拓展，成为综合型技术领袖
- 设计和构建电商场景的AI Agent基座，实现任务自动规划、工具调用和多模态交互
- 开发高性能Skills工具集，封装复杂业务逻辑为可复用的Agent模块
- 结合强化学习与Post-training技术，优化大模型在复杂问题上的准确率和反思能力
- 探索多智能体系统和自进化机制，推动Agent从交互数据中持续学习
- 精通Python，具备生产级开发经验，熟悉数据结构与算法
- 深入掌握至少一种主流Agent框架（如LangGraph），理解LLM与Agent核心原理
- 具备AI算法背景，熟悉SFT、RLHF等Post-training技术
- 出色的技术沟通和跨团队协作能力，能撰写清晰文档
申请策略
- 准备一个完整的Agent系统设计案例，展示从框架选择到性能优化的全流程
- 关注字节跳动国际化电商的业务特点，在面试中体现对电商场景的理解
- 突出AI Agent相关项目经验，如LangGraph、ReAct架构等实际落地案例
- 强调Post-training技术（SFT/RLHF）和强化学习（PPO/GRPO）的实践经验
- 展示高并发、高QPS系统设计和性能优化的成果
- 补充多模态、Agent安全、成本优化等加分项技能
- 深入学习Agent自进化、Memory机制等前沿论文和技术方案
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和量化成果
- 结合具体框架（如LangGraph）和算法（PPO），展示深度理解和实践细节
- 请详细描述你设计过的Agent系统，包括框架选择、任务规划和工具调用实现
- 如何通过RLHF或PPO优化Agent模型的决策能力？请举例说明
- 在高QPS场景下，如何保证Agent系统的稳定性和资源效率？
- 如果Agent在真实交互中做出错误决策，你会如何设计自进化机制来避免？
- 复习主流Agent框架的架构原理和代码实现，准备一个Demo或开源贡献
- 深入理解强化学习与LLM结合的最新论文（如Agentic RL相关），总结技术趋势
匹配度报告
72
综合匹配度
字节国际化电商AI Agent专家，技术前沿、薪资优厚，但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术前沿和快速成长的求职者，愿意在高强度环境中换取高回报。
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70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动国际化电商核心算法岗，薪资处于行业顶尖水平，且上市后股票有较好流动性，补偿性动机满足度高。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展匹配
95较高
岗位涉及AI Agent、LLM、RL等最前沿技术，且有丰富业务场景，技能成长和职业发展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、LangGraph、SFT、RLHF、PPO、GRPO、多模态、强化学习
成长机会沉淀技术文档与最佳实践、追踪前沿技术
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
大厂核心算法岗通常工作强度较大，JD未提及WLB，且地点上海市区，通勤可能较长，生活化动机满足有限。
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 Agent技术本身具有较高创新性和社会价值，且电商治理可提升业务效率和合规性，但使命导向不明显。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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