大模型Agent框架工程师 - Seed Model
岗位信息
| 招聘单位 | 字节跳动 |
|---|---|
| 工作地点 | 北京 |
| 官方更新时间 | 2026-01-19 14:47:50 |
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、参与大模型Agent能力的建设,包括但不限于:规划与执行(Planning/Execution)、工具调用(Tool-Use)、记忆(Memory)、反思与自我修复(Reflection);
2、建设面向Agent的评测能力,将Benchmark(如SWE-Bench、Tau-bench等)工程化为可持续迭代的评估集与指标体系,并将评测结果闭环到框架与策略优化;
3、支撑RL训练闭环与工程优化,参与RL训练相关工程链路设计:采样、打分/奖励、回放、训练、验证与发布,推动训练与评测一体化;
4、深度参与Coding Agent、GUI Agent等核心能力实现与效果优化。
任职要求
1、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识;
2、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力;
3、熟悉服务端基础技术,包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等,能够高效地进行后端服务的开发与维护;
4、熟悉业务目前主流的Benchmark,如SWE-Bench、Tau-bench等;
5、了解大模型RL训练基本概念与流程(采样、Reward、On-policy/Off-policy、稳定性与成本权衡),能够与算法团队高效协作推动落地。
提示:投递请认准招聘单位官方招聘官网,谨防中介收费。