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LLM Agent开发工程师 - TRAE

Campus

Company 字节跳动

Focus Tech · Algorithm

Location 北京, 上海, 深圳, 杭州

Published July 27, 2026

岗位职责

团队介绍:TRAE是字节跳动旗下AI办公工具,产品已上线国际版与中国版,拥有TRAE IDE和TRAE Work两种产品;既可以用TRAE IDE写代码、读项目、改Bug,也可以用TRAE Work写方案、做分析、做应用、推进协作。TRAE当前支持PC、手机、Web多端使用,让用户随时随地高效产出! Let TRAE Work For You!同时我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入!

  1. 参与字节跳动AI产品TRAE的研发,围绕代码补全、代码理解、代码生成、测试生成、任务执行等场景,提升开发者在IDE内的AI编程体验;
  2. 参与LLM Agent相关能力建设,包括模型接入与调度、工具调用、上下文构建、Prompt管理、任务编排、执行链路追踪与效果评估等,支持AI Agent在真实研发场景中的落地;
  3. 参与TRAE核心工程系统建设,并且能够参与产品形态从0到1的探索和实现,覆盖前端、客户端等多端,推动想法快速验证并持续迭代;
  4. 参与TRAE用户增长与业务场景建设,协同产品、运营等团队,支持用户获取、留存提升、激励增长、内容增长、跨端联动等业务落地。

任职要求

  1. 2027届获得本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业优先;
  2. 具备扎实的软件开发基本功,熟练掌握Golang/Java/Python/C++中至少一种编程语言;
  3. 深入理解LLM应用研发技术栈,熟悉主流大模型及API的能力边界和工程化特点,了解模型路由、流式输出、工具调用、Prompt Caching、Rate Limit、上下文窗口、Token计费、结构化输出等机制;
  4. 具备Agent应用开发或优化经验,理解Agent Loop、任务分解、多轮工具调用、上下文构造、状态管理、失败恢复、结果验证、Tracing、实验评估等核心机制,能够端到端分析和优化Agent应用效果;
  5. 熟悉AI IDE/Coding Agent相关场景,对代码补全、代码生成、代码检索、测试执行、PR生成、开发者工作流等场景有实践经验或深入理解;能够针对低延迟高频请求和长任务Agent请求设计差异化的系统架构与优化策略。

加分项:

  1. 有AI IDE、Coding Agent、LLM Gateway、Agent Runtime、Prompt管理平台、LLM Tracing、实验平台、代码补全、商业化计费等系统建设经验;
  2. 对Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Continue、Aider、Cline、SWE-Agent等产品或框架有深入使用和工程理解。