字节跳动
Agent Harness工程师-AI数据与安全
Agent Harness工程师-AI数据与安全
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
RAG
GO
CI/CD
LangGraph
AI 估算 · 30k–60k
AI工程化岗位技术要求高，字节跳动薪资竞争力强，2-5年经验预估中位数45k/月，16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计和优化AI智能体运行基座（Harness），包括核心链路开发、评估体系搭建和可观测性建设，解决线上问题，提升系统稳定性
适合有AI Agent工程化经验、精通Python的后端开发者
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，2-5年后端/AI工程化研发经验，具备0-1工业级AI Agent项目完整落地经验，可独立完成模块设计与迭代
精通Python生产级开发，熟练掌握工程架构设计与性能优化，熟悉Go/Java任意一门后端语言，具备独立搭建企业级服务的能力
熟练掌握LangChain、LangGraph等主流常用Agent框架，精通提示工程、上下文优化、工具编排、RAG工程化落地等核心技术，理解框架底层核心原理
具备成熟工程化能力，熟练掌握CI/CD、自动化测试、Docker部署等流程，有线上系统迭代、质量优化实战经验
工作职责
针对数据合成场景，完成Harness架构设计与开发优化，迭代智能体规划、工具编排、RAG增强、长上下文管理、任务调度核心链路，解决线上Agent循环执行、任务中断、调用异常等问题，搭建稳定可复用的工业级智能体运行基座
搭建Agent量化评估与质量管控体系，设计场景化评测规则与数据集，落地自动化EVAL流水线、版本回归、A/B实验能力，实现Agent迭代效果可量化、问题可溯源，持续优化智能体执行准确率与稳定性
搭建Agent全链路可观测体系，实现执行轨迹追踪、结构化日志采集、性能监控、异常告警，开发可视化调试、链路回放等工具，提升线上问题排查效率，降低运维迭代成本
优先资格
有生产级Agent底座、智能体管理平台、自动化评测平台搭建迭代经验，主导过规模化工业级Agent落地项目优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，技术氛围浓厚，可接触前沿Agent技术
- AI Agent是当前热门方向，职业前景广阔，薪资增长空间大
- 工作内容涉及从0到1搭建系统，个人技术成长快，影响力高
- 技术要求全面，需同时掌握后端、AI框架和工程化体系，学习曲线陡峭
- Agent技术在快速演进，需要持续学习跟进最新进展
- 适合有2-5年后端经验、对AI Agent有热情、具备较强工程能力和自驱力的技术人才
缺点 / 挑战
- 线上系统稳定性要求高，需应对复杂问题，工作压力可能较大
角色解读
- 可向AI Agent架构专家方向发展，主导更复杂的多智能体协作系统
- 也可转向AI数据与安全领域的产品或技术管理岗位
- 积累工业级Agent落地经验后，可成为行业内稀缺的高端人才
- 设计和开发智能体运行基座（Harness），包括任务调度、工具编排、RAG增强等核心链路
- 搭建量化评估体系，实现自动化评测流水线和版本回归，确保Agent迭代效果可量化
- 构建全链路可观测系统，开发调试和回放工具，提升线上问题排查效率
- 精通Python生产级开发，具备工程架构设计能力，熟悉Go/Java
- 熟练掌握LangChain、LangGraph等Agent框架，深入理解提示工程、RAG和工具编排
- 具备CI/CD、Docker、自动化测试等工程化能力，有线上系统运维经验
申请策略
- 在简历中量化成果，如提升准确率多少、降低运维成本等
- 关注字节跳动AI数据与安全部门的技术博客，了解他们正在解决的问题
- 突出0-1工业级AI Agent项目经验，详细描述你的角色和贡献
- 强调Python框架和LangChain等工具的实际应用案例
- 体现CI/CD和Docker工程化实践，以及线上问题排查经历
- 如果LangChain经验不足，可深入学习其源码和设计模式
- 学习Go或Java基础，增加语言广度
- 补充Agent评估和可观测性相关知识，如EVAL、链路追踪
面试指南
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）
- 对于技术问题，从底层原理出发，结合实践案例，展示深度理解
- 对于排查问题，先定位现象，再逐层分析（日志、指标、代码），最后给出解决方案
- 请描述你做过的一个AI Agent项目，包括架构设计和遇到的挑战
- LangChain中的AgentExecutor是如何工作的？如何进行工具编排？
- 如何设计一个Agent的自动化评估体系？考虑哪些指标？
- 线上Agent出现循环执行或任务中断，你会如何排查和解决？
- 请谈谈你对RAG技术的理解及其在Agent中的应用
职位点评
70
综合评分
字节跳动AI Agent工程师，高薪资高成长，前沿技术栈，但现场办公工作强度可能较大。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业成长的求职者，对薪资和稳定性有较高期望但能接受一定工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
字节跳动薪资在互联网行业具有竞争力，且是已上市大厂，福利完善。但JD未明确薪资范围，需面议。
薪资信号面议 (30K-60K/月)
成长发展
90较高
AI Agent是前沿技术方向，JD明确要求掌握LangChain等最新框架，并有0-1项目经验，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LangChain、LangGraph、RAG、Agent、Docker、CI/CD
成长机会0-1工业级AI Agent项目完整落地经验、跟进Agent前沿技术、沉淀通用组件与落地规范
业务类型profit_center
工作生活
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作，互联网大厂通常工作强度较大，WLB一般。
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
70中等
AI数据与安全领域具有社会价值，字节跳动平台影响广泛，但JD未强调使命感。
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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