大模型Agent研究工程师 - Seed Model

职位描述

团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。

Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。

1、负责大模型Agent系统的研究与工程落地，围绕复杂任务执行持续优化Agent效果，包括但不限于Harness、Memory、context compression、Planning/Execution、multi-Agent collaboration等关键机制；

2、设计并实现面向大规模Agent任务的Benchmark、评测集、指标体系与自动化评测流程，支持模型训练、版本迭代和产品上线；

3、建设和优化Agent的关键能力接口与运行机制，包括Prompt、Tool Use、任务拆解、上下文管理、模型编排、执行策略等；

4、参与训练数据构造、样本优化与效果分析，提升模型在Agent场景下的性能、稳定性与易用性；

5、与算法、平台、产品等团队协作，推动Agent在编程、研究、运营、知识工作等场景中的落地，并围绕效果、成本、稳定性持续优化。

任职要求

1、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型部署流程有较好的理解；

2、具备扎实的软件工程能力与机器学习基础，能够独立完成复杂系统设计、开发与优化；

3、具备基于大语言模型构建复杂Agent系统的实践经验，理解任务规划、执行、记忆、协作等关键机制；

4、具备Prompt设计、模型应用开发、模型编排或相关产品化经验，熟悉常见Agent Benchmark或相关评测方法，有Benchmark工程化、自动评测、效果分析经验者优先，有语言模型强化学习（RL）或多智能体系统经验者优先；

5、具备良好的沟通与协作能力，能够与研究、产品、工程团队高效配合推进复杂问题落地；

6、持续关注Agent、多智能体、自动评测、训练优化等前沿研究与行业进展。