字节跳动
AI Agent后端开发工程师（AI垂直场景）-集团信息系统
AI Agent后端开发工程师（AI垂直场景）-集团信息系统
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Ai Agent
Llm
Rag
关系型数据库
可观测性
后端架构
性能调优
消息中间件
AI 估算 · 35k–60k
北京大厂高级后端，AI Agent方向技术难度高、市场稀缺，薪资竞争力强，通常16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动集团信息系统下的AI Agent后端开发工程师，主要负责设计、构建并持续演进AI Agent相关的后端服务，与产品、设计团队紧密协作，交付新功能并优化用户体验
需要具备5年以上后端开发经验，精通Golang/Java/Python，并对AI Agent、LLM、RAG等前沿技术有深入理解
适合希望在大平台深入AI应用场景的资深工程师
最低要求
计算机科学或相关专业本科及以上学历
年以上后端开发经验或同等技术深度，能够独立负责中等及以上复杂度的系统
精通Golang/Java/Python（一种或多种），具备扎实的后端架构经验
熟悉消息中间件、关系型数据库及常见后端设计模式（幂等、重试、限流、异步任务等）
工作职责
作为高级后端工程师，端到端地负责服务与系统，提出合理的架构方案，确保平台高效、稳定且可持续演进
与产品、设计及跨区域工程团队紧密协作，推动平台能力、可靠性和开发者体验的持续提升，同时通过技术指导帮助团队成员成长、提升整体技术水平
设计、构建并持续演进后端服务，确保可维护性、可扩展性与可观测性
通过性能分析、调优和代码质量改进提升系统可靠性
与产品、设计及跨职能团队合作，交付新功能并优化用户体验
通过代码评审、架构指导和知识分享指导团队成员成长
运用成熟方法解决复杂问题，帮助团队更高效地应对技术挑战
驱动中长期技术路线图，制定清晰的演进策略
优先资格
具备AI Agent相关经验和技能者优先，包括但不限于：
）熟悉AI Agent架构设计与开发（如基于LLM的自主决策Agent、多Agent协作系统）
）有Agent工具调用（Tool Use/Function Calling）、规划与推理（Planning&Reasoning）、记忆管理（Memory Management）等核心机制的实践经验
）了解主流Agent框架（如LangChain/LangGraph、Claude Agent SDK等）并有实际项目落地经验
）熟悉RAG（检索增强生成）技术及其在企业级系统中的工程化实践
对Prompt Engineering、上下文管理、Agent可观测性与评估（Eval）有深入理解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI Agent是当前热点方向，能接触前沿技术和实际业务场景，技术积累快
- 职位要求高，包含技术指导责任，有助于提升影响力和领导力
- 薪酬福利在大厂中具有竞争力，有丰厚的年终奖和股票激励
- 要求5年以上经验，技术栈深且广，需要持续学习AI相关新技术
- 工作强度可能较大，在字节跳动节奏快，可能需要较快响应业务需求
- AI Agent领域还不成熟，技术演进快，需要面对不确定性
- 适合有丰富后端经验、对AI Agent充满热情、希望在快速变化的技术领域深耕的资深工程师
缺点 / 挑战
- 字节跳动平台大，有海量用户和复杂业务，挑战性强，成就感高
角色解读
- 可以成长为AI Agent领域的技术专家，深入LLM应用与Agent架构设计
- 有大量指导他人和制定技术路线图的机会，未来可转向技术管理岗位
- 字节跳动平台大，内部跨团队合作多，职业发展空间广阔
- 端到端负责AI Agent后端服务的设计、开发与运维，确保系统高效稳定可持续演进
- 与产品、设计协作，将业务需求转化为技术方案，交付新功能并优化用户体验
- 通过性能分析、代码优化提升系统可靠性和可观测性
- 指导团队成员，参与代码评审和架构设计，推动团队技术能力提升
- 精通Golang/Java/Python至少一种，具备扎实的后端架构设计能力
- 熟悉消息中间件（如Kafka、RabbitMQ）、关系型数据库（如MySQL）、常见后端设计模式（幂等、重试、限流）
- 有AI Agent相关经验，熟悉Agent框架（如LangChain、LangGraph）、RAG技术、LLM调用等
- 具备系统可观测性、性能调优和工程质量保障的实践经验
申请策略
- 在简历中明确体现AI Agent方向的实践，即使是个人项目也有帮助
- 了解字节集团信息系统的业务方向，提前准备与AI垂直场景相关的思考
- 突出后端架构设计经验，特别是复杂系统的设计和优化案例
- 展示扎实的编程功底，注明精通的语言及实际项目中的性能调优成果
- 如果有AI Agent相关项目（如基于LLM的应用、RAG系统），重点描述实现细节
- 强调技术指导、代码评审等团队协作经历
- 补充学习LangChain/LangGraph等主流Agent框架，动手搭建一个简单的Agent应用
- 深入理解RAG技术，了解向量数据库、Embedding等
面试指南
- 对于系统设计问题，可遵循'需求分析-架构设计-技术选型-风险权衡'的思路，结合具体案例
- 对于AI Agent问题，说明你对核心机制（工具调用、记忆、规划）的理解，并举例说明落地难点
- 对于问题解决类，使用STAR法则，突出你的分析过程和量化结果
- 请描述一个你负责的复杂后端系统，如何设计架构并保证可扩展性？
- 你如何设计一个基于LLM的AI Agent？请谈谈Agent的工具调用和规划机制
- 在服务调优中，你曾如何定位和解决性能瓶颈？
- 你如何确保消息传递的可靠性和幂等性？
- 请谈谈你对RAG技术在企业级应用中的理解和实践经验
职位点评
80
综合评分
字节大厂AI Agent后端，前沿技术栈，发展空间大，但薪资福利未明示，工作强度待考察。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术前沿和职业成长、能接受一定工作压力的资深后端工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
字节跳动作为上市大厂，薪资福利具有较强的市场竞争力，但具体薪酬福利需面谈。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
职位处于AI Agent前沿领域，技术挑战大，且有技术指导与路线图制定职责，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Golang、Java、Python、LLM、LangChain、RAG、AI Agent
成长机会技术指导、知识分享、技术路线图、演进策略
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在北京，未明确远程或弹性办公，大厂节奏可能带来一定工作压力，WLB信号不明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI Agent是高速增长赛道，技术革新性强，虽社会影响力偏中性，但行业前景极具意义。
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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