AI Agent质量效能工程师 - Seed

团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 "生成内容" 推进到 "完成工作"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。

1、参与飞书AI Harness质量系统的构建与演进，围绕服务端、Web端、移动端及AI相关能力，建设面向真实业务场景的自动化验证、评测执行、结果分析与质量闭环能力；

2、参与团队AI质量体系与工程体系建设，包括但不限于自动化评测、流程验证、持续集成、上线准入与质量门禁等；

3、面向AI场景设计质量方案，覆盖结果质量、过程质量与系统稳定性，提升问题发现效率与质量反馈速度；

4、参与线上问题追踪、归因分析与质量数据建设，推动问题从发现、定位到修复验证的闭环提效；

5、参与通用质量工具、评测脚本与效率平台建设，提升团队在复杂业务和AI场景下的验证效率。

1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先；

2、熟练使用至少一种AI编程工具，包含但不限于Claude、Codex、TRAE等，能够将AI能力应用于自动化验证、评测脚本开发、问题分析与质量效率优化等场景；

3、具备基础的编程能力，至少熟悉一门常用开发语言，包括但不限于Python、Golang、Java、C/C++等，有脚本开发、工具开发或工程实践经验者优先；

4、具备扎实的计算机基础知识，了解网络通信基础，包括TCP/IP、HTTP等常见协议；

5、对AI产品质量、自动化验证、评测体系或工程效率方向有兴趣，理解除“结果是否正确”之外，还需要关注“过程是否可控、系统是否稳定、反馈是否高效”；

6、了解常见的自动化方法、数据驱动验证思路或持续集成流程，了解常见算法评测方法与客观评估指标，具备良好的问题分析与协作能力，能够从业务、流程与系统多个层面推动质量与效率持续优化，有质量工具、评测平台、自动化流程、工程效率建设经验或大模型、搜索、NLP、语音、多模态等相关评测经验者优先。