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负责公司核心业务场景下的 AI Agent 系统设计、研发与落地推进，以 Agent 为核心交付形态，探索并验证公司核心业务的智能化应用范式。你将参与从需求洞察、方案设计、系统构建到持续演进的全流程，不仅需要完成面向业务的 Agent 能力建设，也需要通过 Harness Coding / 半自动化研发方式 持续提升 Agent 的构建效率、可验证性与可复用性，沉淀可持续演进的 Agent 研发基础设施。 【需求理解与诊断】 1、深入业务前线，主导原子级需求分析，识别业务流程中的低效或痛点环节，挖掘可被Agent重构的业务场景； 2、同时具备业务敏锐度和解决方案的清晰视角。 【知识与体系构建】 1、围绕业务场景深度参与系统化AI Agent能力的构建，主导多Agent的协同体系设计与落地； 2、通过对业务知识的深度理解和提炼，构建可被Agent高效利用的知识与系统能力。 【模型与工具创新】 1、负责AI Agent关键能力的研发，实现复杂任务的自动化与智能化决策； 2、将业务知识转化成模型可理解的语义结构，构建以业务为中心的Agent智能体系，实现从业务洞察到原子能力升级的闭环。 【Harness Coding 与研发提效】 1、 在研发过程中建设和持续优化Harness组件； 2、 推动Harness Coding半自动化研发，提升开发效率、验证能力和复用水平； 3、 持续沉淀可复用的skill资产，支撑更多组织提效的场景。
我们正在寻找一位以 AI 为核心生产力的后端工程师——不是传统意义上"会用 AI 工具"的开发者，而是能在扎实的 Java 工程功底之上，借助 AI 把个人产能放大数倍、独立交付端到端产品的超级个体。 你将深度参与 AI 产品与平台的建设，用 Cursor、Claude Code、Qoder、Codex 等 AI 编程工具重新定义开发效率，从需求理解、服务设计、编码实现到测试上线，实现全链路独立交付。前端不是你的主战场，但你交付的东西要能真正跑到用户面前。 ## 【岗位职责】 1、以 AI-Native 工作流（Cursor / Claude Code / Qoder / Codex / Agent 辅助）独立完成产品功能的端到端交付，以服务端设计与实现为主体，覆盖需求分析、方案设计、接口与数据模型设计、联调、测试部署全流程。 2、主导或深度参与 AI 产品原型的快速验证，从 0 到 1 构建可交付的 MVP，包括 Agent 应用的服务端编排、内部效能工具、数据平台功能模块。 3、持续探索 AI 编程工具链的最佳实践，建立团队 AI-Native 开发规范（Prompt Engineering、Context Engineering、代码审查与质量保障策略）。 4、参与核心系统的架构优化与性能治理，确保 AI 辅助生成的代码满足工程质量标准（可维护性、可测试性、安全性、高可用）。 5、与产品、设计、前端协作，具备独立拆解需求、细化接口与交互边界的能力，减少协作链路中的等待损耗。
1、数据服务业务解决方案销售，围绕重点行业方向开拓高质量KA客户，与客户建立长期、稳定合作关系； 2、针对所负责的方向制定、落地销售策略，达成销售目标； 3、挖掘重点客户数据服务需求，拉通后端资源，提供定制化解决方案，并能够根据自身平台能力特点发掘、引导客户需求； 4、基于对行业趋势的洞察判断、重点行业、客户痛点认知，为业务发展、产品能力建设提供输入；
1、行业研究与分析。深入研究医疗、教培等行业的市场动态、用户行为、竞争格局；输出行业白皮书、市场趋势报告，为平台决策提供数据支持。 2、策略制定与执行。根据行业特性，制定平台在该领域的业务拓展、产品优化、营销推广、商家合作等策略；推动重点行业从“流量获取”向“价值创造”转型。 3、跨部门协作。与产品、运营、市场、技术等多部门协同，推动策略落地；策划并执行行业专项活动或项目，提升平台在该领域的影响力。 4、竞品对标与创新。分析竞品在医疗、教培等领域的策略与打法，提出差异化竞争优势；探索新兴模式，推动平台在相关领域的创新突破。
· 广告投放执行与优化 · 统筹广告投放全流程，包括素材准备、账户搭建、定向设置、出价策略等 · 监控投放数据，实时优化投放效果，提升ROI和转化效率 · 协调内部创意团队和外部代理商，确保广告素材质量和按时交付 · 建立A/B测试机制，持续迭代投放策略 · 效果监测与数据分析 · 搭建广告投放数据监控体系，跟踪曝光、点击、转化、留存等核心指标 · 定期输出投放分析报告，识别问题并提出优化建议 · 归因分析投放效果，评估各渠道贡献和价值 · 建立媒介投放知识库，沉淀最佳实践和方法论 · 处理投放异常和投诉，维护品牌声誉 · 跨部门协同与流程优化 · 联动营销、产品、数据、财务等团队，确保媒介投放与业务目标对齐 · 优化媒介投放流程和协作机制，提升工作效率 · 推动媒介投放自动化和智能化工具建设，以及项目全周期管理
1、负责教培行业商家，在高德APP上效果类广告及展示类广告的合作拓展，提升合作商家的品牌曝光及经营效率； 2、通过商家的广告投放需求，围绕平台产品进行规划，输出广告营销方案及策略，从而提升合作商家的营收； 3、有较好的KA商家品牌广告攻坚能力，在全国范围内能联动团队也能独立拓展KA商家，持续挖掘行业内KA商家效果类广告及展示类广告商机； 4、能够针对KA客户进行广告推广的方案策划和投放策略支持，能从整合营销、策略规划、投放数据分析、投放复盘等进行全链路营销支持；
1. 根据公司发展战略和分解目标，面向家装进行业务拓展，承担并完成公司收入业绩指标； 2. 以商业产品和解决售卖为核心，具有大客户商务的综合能力，能够独立开发新客户，以客户交付和销售业绩为目标导向，制定完善的商务策略；深入理解行业需求并持续挖掘不同KA客户的诉求，结合高德的平台特性、场景和产品优势，输出有效的整合营销方案，并推动商业落地。 3. 开拓并维系业内TOP的客户，能够与客户中高层对话，独立完成商务谈判、合同签订工作。 4. 与公司内部各部门配合，做好客户的售中售后维护，及时处理客户反馈和结案支持，协同产品、运营、BI等内部团队，确保客户满意度。 5. 建立并维护良好的客情，促进客户与代理公司在高德侧的深度合作，持续共创生态价值，并获得商业化成果。 6. 挖掘自身潜力，收集市场信息，从行业和一线视角出发，对现有商业产品提出改进建议。
1、负责所辖区域休娱生服行业服务商的招募布局与团队搭建，持续挖掘优质服务商，通过培训赋能和管理机制建设，提升服务商规模与专业作战能力，对区域商业化营收结果负责。 2、协助服务商完成销售及运营团队搭建，通过业务培训、目标拆解、过程管理、激励机制和能力认证，提升团队规模、专业能力及标准化作业水平。 3、推动渠道策略与销售政策落地，围绕客户开发、签约转化、广告消耗、续费等核心指标开展经营分析和服务商培育，以专业驱动服务商改善作业效率和盈利能力，建立分层运营机制并持续提升核心服务商产能。 4、识别渠道经营及作业合规风险，传导风控要求，推动问题整改，对长期不达标或违规服务商进行预警、降级及汰换，保障渠道生态健康发展。
1. 负责生活服务业务线的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位业务问题与机会点，保障业务策略落地； 2. 基于业务痛点开展专项分析，包括但不限于：用户增长、产品体验、需求表达链路和转化、营销效果与成本收益等； 3. 深度参与业务规划，通过数据挖掘、归因分析、漏斗分析、AB实验评估等，找到问题点，输出可落地的策略建议； 4. 协同产品、运营、算法、研发、财务等团队，主动挖掘业务需求，提供数据支持，推动分析结论落地并追踪效果； 5. 完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率
1. 负责用户增长和运营的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位发展问题与机会点，保障策略落地； 2. 聚集用户需求、运营策略等开展专项分析，深入分析用户行为特征、路径、转化及流失原因，挖掘增长机会并输入可落地的优化建议； 3. 对重要业务专项，整合数据与信息，负责从需求探索、数据探查及数据报告的闭环，产出高质量的专题分析报告； 4. 准确全面的理解业务逻辑和目标，对目标达成路径进行拆解、推演测算，做好过程监控预警 5. 与产运/研发/算法协作，用数据科学的方法对AB实验进行分析支撑，量化评估策略效果，推进优化方案的落地执行，带动业务指标提升 6. 完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率
1、负责构建集团级多模态内容安全防控体系，研发基于VLM的内容审核与大模型安全对齐算法，保障通义千问、夸克AI等核心产品的业务安全； 2、深耕多模态大模型安全领域，重点突破跨模态通用表征、AI Agent安全防御、AIGC生成内容检测及大模型后训练安全调优等关键技术； 3、利用大模型能力构建自动化风险挖掘系统，通过合成对抗样本、长尾场景泛化及自我博弈，主动发现线上潜在的安全盲区与新型攻击模式，实现从“被动拦截”到“主动治理”的转变； 4、建立高危风险内容的快速识别与拦截机制（紧急止血方案），针对突发舆情或新型攻击手段，能在小时级内完成策略迭代与模型热更新，确保业务零重大安全事故； 5、设计并落地端到端的多模态风控解决方案，平衡安全性与用户体验，解决复杂场景下的全模态风险问题； 6、跟踪业界大模型安全最新进展，持续迭代算法策略，保持技术领先性。
1、负责内容安全防控体系搭建，负责语言大模型防控能力及链路建设，包括风险内容识别能力、越狱识别能力、意图识别能力、安全代答能力等，保证业务安全及大模型应用安全；探索前沿LLM应用方案，落地千问等全业务审核场景； 2、参与语言大模型风控的数据、算法、决策完整体系建设，端到端拦截业务生成风险的同时，通过安全干预方式提升用户使用体验；负责审核模型的post-training，通过SFT/DPO/GRPO等方式实现审核规则输入及细粒度单轮/多轮风险内容识别； 3、负责搭建&迭代应急响应机制，实现对突发应急事件的实时拦截、应急处置，搭建自动迭代机制分钟/小时级闭环覆盖新增风险； 4、负责“数据生成/评估（Synthetic data/LLM-as-a-Judge）-审核模型训练-护栏攻击/风险挖掘（Agent）”的自动化迭代流程搭建，在业务场景打造行业一流的语言大模型安全风控体系。
1、支持 AI C端创新产品深度研究与策略输出； 2、可结合业务\产品发展与问题、AI行业趋势，独立主导并完成用户研究项目的需求分析、方案设计及高质量的执行与研究输出，为产品迭代与体验升级提供洞察策略，并与产品、设计、运营、算法、市场等团队紧密合作，将研究结论推进落地到产品优化、模型升级或市场策略，推动业务指标增长； 3、可基于深入的用户理解、产品目标、生成式AI应用体验发展和技术趋势，主导AI 原生产品全维度评估体系的规划、搭建与落地，由此来推动产品迭代； 4、前瞻性地明晰AI创新业务的市场环境及竞品动态、深入理解业务规划，自主探索创新研究课题并结合深入研究为业务增长提供策略支持； 5、积极探索并落地AI工具在市场与用户研究全流程中的应用。包括但不限于AI语义分析、AI辅助问卷/访谈设计、搭建AI数字用户（AI Persona）进行预研等。
1. 作为海外BU法务，深度参与公司产品的全球化进程，不仅要识别和分析业务场景对于 AI 和数据保护合规风险（如人工智能系统和模型的开发；数据收集、传输、存储等环节的风险），更要为业务的合规落地工作提供切实可行的建议； 2. 构建并优化海外业务的数据合规体系，确保业务符合 GDPR、CCPA/CPRA 以及东南亚、拉美等目标市场的隐私法律要求； 3. 跟踪全球主要司法辖区（如美国、欧盟等）关于互联网监管、内容安全、消费者保护及 AI 监管的法律动态； 4. 管理并协调海外外部律所，在合理控制成本的同时，获取精准的当地法律指导； 5. 通过定期复盘、专门项目等，不断优化现有合规治理的制度和流程，降低业务运营风险，保障业务顺利开展； 6. 其他日常法务支持工作。
1、负责垂直行业在地图搜索场景中的分发产品建设，制定端到端分发策略，并持续优化搜索结果与详情承接体验。 2、深入理解搜索、推荐及排序机制，围绕相关性、分发效率和数据质量，推动策略体系持续迭代。 3、分析用户行为与市场趋势，识别真实需求，协同行业团队共建产品能力，提升用户搜索效率与体验。 4、建立全面、客观的数据评价体系，通过数据分析发现问题、验证效果，并对核心指标和用户留存负责。 5、协同算法、工程、运营等团队，高效推进产品方案落地，持续跟踪效果并制定合理的迭代节奏。
1、负责千问&夸克APP用户增长外部广告投放渠道的投放策略算法设计与优化，提升投放效率与ROI； 2、构建并优化用户增长投放算法模型，设计投放实验方案，分析实验结果，形成可规模化复用的策略与方法论； 3、基于数据分析，对投放链路全流程进行诊断，与产品、运营、研发团队协作，输出策略优化建议并推动策略落地； 4、跟踪行业投放趋势与算法前沿技术，不断升级优化模型框架与算法策略。
1、负责千问用户增长数据科学及洞察，通过探索性数据分析、AB实验、因果分析等手段，输出可落地的业务洞察与策略建议，为产品、运营、投放、算法等团队提供数据支持与决策依据； 2、负责千问用户增长数据挖掘及应用，基于用户行为、投放效果、DMP画像等多源数据，构建并优化用户精细化分层、价值预估、风控算法、投放策略、归因策略、标签建模等算法模型，在业务场景落地，发掘高质量增长的机会，实现用户规模、用户粘性的增长； 2、负责千问用户数据体系建设，参与数据仓库分层设计与模型建设，设计并维护稳定、高质量的数据链路以及，熟练使用 SQL、Flink、实时数仓等技术构建离线与实时数据工程，推动数据治理体系建设。
1、对所在行业供给规模与质量负责。以促进交易增长为目标，通过品类拓展、场景招商、广告提效等抓手，实现对行业优质资源的充分引入与整合。 2、从行业经营视角出发，对供应商进行生态定位分层，完善相关管理政策，协助商家提高经营水平。 3、负责市场与经营分析，关注行业格局变化，敏锐捕捉增长机会；对内寻找与地图结合的增长机会，并输出切实可行的业务规划。
1、法律政策研究：跟踪研究互联网、人工智能、数据安全等新兴技术领域的法律法规、监管政策及行业标准，形成深度分析报告，支持公司战略决策；分析立法趋势与监管动态，撰写深度研究报告，为业务战略提供前瞻性法律建议；参与行业立法征求意见的反馈与沟通工作； 2、合规策略支持：针对新产品、新业务的合规需求，提供法律可行性分析与风险评估，识别潜在法律与监管风险，提出前置性合规方案；设计并优化合规框架与流程，确保业务运营符合监管要求；协助处理重大复杂项目的合规审查与论证； 3、监管沟通与协作：建立并维护与相关监管部门、行业协会的沟通渠道；参与监管调研、座谈及行业交流活动，输出专业观点，提升公司在监管侧的专业影响力；协调内外部资源，推动合规问题的妥善解决； 4、内部赋能与培训：编制合规指引、操作手册及风险提示材料，面向业务团队开展法律法规与合规政策培训；为跨部门项目提供法律咨询与支持。
1、负责设计并持续迭代大模型的安全评测框架体系，定义评测维度、指标与分级标准； 2、通过PE/Agent搭建，实现安全评测样本的自动化生成、自动化判定；设计并落地端到端的自动化评测 Pipeline，持续迭代评测平台能力； 3、输出高质量的安全评测报告，对评测结果进行归因分析，推动模型训练、安全策略等相关方闭环优化，持续提升业务和模型的安全水位； 4、设计并执行针对大模型的对抗性红队测试，探索和落地自动化红队方法，持续发现模型安全弱点与防护漏洞； 5、基于线上海量用户数据，设计数据挖掘策略，识别真实场景中的安全风险模式，沉淀高价值 badcase 并反哺评测集和安全策略优化； 6、追踪大模型安全评测领域前沿论文与业界实践，持续引入新方法、新工具优化评测框架、自动化链路、红队测试。
1. 参与大模型推理框架和分布式Serving系统的核心研发，面向语言模型、多模态模型和Agentic应用场景，建设高性能、高稳定性、高扩展性的生产级推理引擎； 2. 研发并优化Prefill/Decode分离、KV Cache管理、长上下文推理、多租户调度、连续批处理、SLO感知调度等核心系统能力，提升TTFT、TPOT、吞吐和资源利用率； 3. 参与分布式推理并行与通信优化，包括Tensor Parallel、Pipeline Parallel、Expert Parallel、Context Parallel、MoE All-to-All、跨机通信重叠、负载均衡和故障恢复等； 4. 协同算子、模型压缩、模型算法和业务团队，推动量化、投机解码、MoE优化、多模态推理、长上下文优化等能力在推理框架中生产落地，解决线上性能、稳定性和成本优化问题。
1. 评测体系驱动 ● 将业务需求转化为可执行、可评测的Agent任务，明确能力边界、风险和验收标准。 ● 建设离线与在线评测体系，包括任务分级、评测数据集、回归测试和真实轨迹分析；设计任务成功率、工具调用准确率、人工接管率、执行步数、延迟及Token成本等指标。 ● 建立失败归因机制，区分模型、规划、工具、上下文和系统问题，驱动Prompt、Skill、模型及Harness持续优化。 2. 长程任务规划、决策与强化学习 ● 负责多步骤、多工具、跨系统任务的拆解、规划、执行与验证，设计Planner–Executor–Verifier、任务图及动态Replan机制。 ● 建设状态持久化、检查点、断点续跑、幂等执行和失败恢复能力，解决计划漂移、循环调用、上下文污染及长程任务信用分配问题。 ● 构建Agent RL训练闭环，包括轨迹采集、环境回放、奖励设计和策略评估；熟悉SFT、DPO、GRPO、PPO、DAPO及Rejection Sampling等方法。 ● 通过规则奖励、Reward Model或LLM Judge，优化任务分解、工具选择、Replan时机、错误恢复和停止策略，并防止奖励投机。 3. Agent架构能力 ● 负责模型、规划、工具、记忆、执行、评测和安全等核心模块的架构设计。 ● 建设通用Agent Runtime，支持单Agent、多Agent、Workflow及Human-in-the-loop；建设模型路由、Tool Calling、MCP、Skill管理和Agent间任务交接机制。
1、业务对接与价值挖掘：对接AI测试相关业务团队，宣贯AI测试平台能力、解决业务痛点，深挖AI测试通用场景与高ROI功能；收集AI测试业务数据及最佳实践，建立案例库，拓展覆盖面、提升产品口碑； 2、需求转化与方案落地：结合AI测试业务多维度场景，将用户诉求拆解为可落地的产品/技术方案，明确目标边界、兼顾泛化性；负责AI测试相关方案设计、技术选型等相关工作； 3、平台架构与产品设计：负责AI测试平台整体产品规划与技术架构设计（Platform + Agent），定义平台能力结构；规划CI/CD中AI质量门禁接入方案；推动从工具化向平台化、从自动化向智能化演进，建立标准化接入与规模化复制机制； 4、数据与质量体系建设：建立AI测试效果评估体系（覆盖率、缺陷拦截率、ROI等），推动数据闭环（数据采集→平台优化→效果提升），定义质量指标体系与平台化沉淀机制； 5、技术调研与项目推进：跟踪AI及测试领域行业技术趋势，调研新技术在AI测试解决方案中的应用，推动架构创新；协调业务各团队保障方案落地，对齐AI测试提效目标，共同为业务质量结果负责，确保需求闭环与收益达成。
1.负责医学问答深度思考模式（DeepResearch）的产品优化，支持医学临床和科研类问题。 2.探索Agentic-AI在医学领域的技术落地和架构演进，提升医学问答算法的循证率和逻辑性。 3.和优秀的同学一起合作，为医生平台创新业务注入生命力。
1、负责阿里AI产品——千问的投放，以广告投放为核心手段，结合媒体渠道，为新增量、用户渗透、留存等指标负责； 2、深入理解广告投放机制搭建媒体和策略能力，包括：媒体监测、RTA实验、人群理解等，能提出解决业务目标的有效方案； 3、熟悉广告系统和互联网流量市场，通过素材、人群、出价等手段，输出投放策略、优化投放方案，关注广告投放数据； 4、分析市场环境和竞品，持续探索新的高价值人群增长手段。
1.参与设计并实现 Agent 执行全链路的 tracing & observability 系统； 2.参与构建 Agent 质量评估体系：自动化 eval pipeline、A/B testing、regression detection； 3.开发 Agent debugging 工具； 4.参与核心支撑平台（标注、SBS 评测、数据管道）的架构设计与开发； 5.和 AI 研究团队零距离，能第一时间触碰最新的模型能力，并与团队紧密协作，将大模型与 Agent 协同进化的研究成果工程化落地； 6.探索并实践 AI Agent的日常工作流。
1. 负责业务数据的系统录入与维护，严格把控数据录入的准确性与时效性，保障业务信息完整、规范； 2. 协助办理发票开具及票据管理工作，按照财务规范完成发票信息的核对、录入与归档，确保票据流程合规； 3. 跟进发票付款相关流程，完成付款材料的整理与提交； 4. 与客户、供应商进行业务账单核对工作，日常整理对账数据，及时反馈差异信息； 5. 协助完成上级交办的各项业务支持工作，参与部门日常事务的协调与推进，确保各项工作按时、保质完成。
负责开展纪检案件办理，政治监督、专项监督等工作。
团队介绍：火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，通过云和AI技术，推进企业智能化转型，激发增长潜能。 1、负责汽车Agent日常评测体系的建设和执行，在评测负责人指导下完成评测集建设、版本评测、问题分析和质量闭环； 2、围绕真实车载用户任务设计和维护E2E评测案例，覆盖车控、导航、多媒体、信息服务、复杂Agent任务等核心场景； 3、负责评测案例的持续建设，包括： 1）从真实用户反馈和线上数据中提取高价值场景； 2）将历史负面案例转化为可持续回归的评测案例； 3）补充不同车辆状态、乘员状态、执行条件和异常条件下的风险案例； 4）建立不同车型、版本和模型之间可比较的稳定评测集； 4、参与版本评测执行，完整记录“用户表达→Agent理解/决策→系统执行→实际结果”，判断任务是否真正完成，而非只评价模型回复文本； 5、对评测结果进行数据分析和负面案例分类，识别意图理解、模型推理、Agent策略、Tool调用、车端执行、状态返回等不同环节的问题，跟进重点问题修复，维护问题清单和回归案例，确保问题能够被验证关闭，避免相同问题在后续版本重复出现； 6、参与自动化评测能力建设，与算法和研发共同探索模型自动打分、规则评测、LLM-as-a-Judge等方式，提高评测效率和覆盖规模，参与实车体验、用户盲测和专项评测，对汽车Agent的真实用户体验保持长期敏感度。
团队介绍：产品覆盖今日头条、头条极速版等各类产品，为上亿用户持续提供优质的资讯、视频等服务。我们通过建立良好的内容生态，鼓励优质的原创内容，为创作者提供优质的服务和创作体验，促进创作和交流，同时我们致力于通过尽可能丰富的内容体裁和尽可能多的分发方式，连接人与信息，丰富大家的精神生活，让人们看到更大的世界。 1、围绕内容品类、作者结构、用户需求，持续识别并提升有效供给规模和丰富度； 2、结合用户兴趣、内容价值和平台目标，设计合理的流量分配机制，并推动优化，提升内容和用户的匹配效率； 3、围绕整体内容消费链路，识别关键体验问题，提升用户消费体验和满意度； 4、协同算法、数据、研发、运营、商业化等团队，统筹目标，推进复杂项目落地。
