部门介绍
Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
- 参与火山引擎-方舟平台Agent基础系统研发，负责Agent评测框架的设计与建设，沉淀一套可复用、可扩展的评测基础设施；
- 接入SWE-bench、Terminal-Bench、GAIA、τ-bench等业界常用Benchmark，完成任务集管理、执行环境构建、批量调度与自动化评分链路建设；
- 适配Claude Code、Codex、OpenCode等主流Agent Harness，抽象统一的接入层与运行协议，支撑不同Agent实现与模型在同一基准下的横向对比；
- 建设评测指标体系与结果分析能力，包括Trace回放、负面案例归因、成本与时延统计等，持续反哺Agent系统的优化迭代；
- 参与内部DevOps Agent建设，围绕代码开发、问题调试、服务部署、技术答疑等场景持续迭代工具链与知识沉淀，提升团队研发效率；同时作为Agent基础能力的深度使用者，反向驱动平台能力打磨。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 本科及以上学历在读，计算机及相关专业优先；
- 熟练掌握Python或Golang，具备扎实的代码功底和良好的工程规范意识，熟练使用AI Coding工具；
- 理解大模型与Agent技术原理，熟悉工具调用、上下文管理、长程执行等关键机制，有实际使用Claude Code、Codex、Cursor等Coding Agent的经验；
- 熟悉Linux与容器化技术（Docker/Kubernetes），了解CI/CD流程，能够独立搭建和维护可复现的执行环境；
- 符合以下任一方向者优先： 1）有Benchmark复现、模型或Agent评测、数据分析相关经验； 2）有开源项目贡献、Hackathon获奖、个人Agent项目等经历； 3）具备顶会论文或前沿论文的快速复现能力；
- 对AI原生应用有强烈热情，关注前沿技术发展，具备较强的主动性与问题拆解能力，能够在需求不明确的场景下主动推进落地。
