细心的你一定已经注意到在问AI专业信息或者具有时效性的新闻时，它会“搜索网页”，做到：AI 帮你查资料 + 总结信息。

比如你问一个复杂问题，它会先搜索很多网页，然后阅读内容、整理重点，最后梳理输出，给出结构化回答。

这种能力背后其实是一类新的算法岗位：AI搜索Agent算法工程师

一天一个AI岗位介绍，今天拆解的JD是——AI搜索Agent算法工程师。

（图中为字节正在招募的岗位，校招社招均有，看完这篇文章如果你心动了就抓紧投递吧）

1️⃣ 这个岗位平时在做什么？

从 JD 来看，核心工作可以分成三部分：

• AI搜索 Agent 构建
• 大模型推理能力优化
• 搜索与生成技术融合

🔍 1. 做“AI搜索 Agent”

叫AI搜索 Agent，那首先当然得先让AI“搜索”起来，所以最核心的任务是：让 AI 能够像研究员一样查资料。

系统一般会分成几个模块：

• 用户意图识别
• 信息检索
• 内容理解
• 最终总结生成

这类系统通常会使用Retrieval-Augmented Generation（RAG）来结合搜索和大模型能力。

🧠 2. 让大模型具备“推理能力”

很多复杂问题其实需要 多步推理。

比如：用户提出的需求是“帮我分析某个行业的发展趋势”，AI就需要：

• 先查很多资料
• 然后对比信息
• 最后总结

为了实现这种能力，团队会研究一些推理技术，比如：

• 思维链（Chain-of-Thought）
• 多步推理

这些技术可以让模型在回答复杂问题时 逻辑更清晰。

🤖 3. 构建完整的搜索AI系统

这个岗位不仅做模型，还要做系统。

典型流程可能是：

用户问题 → 意图理解 → 信息检索 → 内容总结 → 最终回答

其中会涉及很多技术，比如：

• 搜索算法
• 知识检索
• 大模型生成

整个系统其实有点像 AI版搜索引擎。

2️⃣ 这个岗位需要什么能力？

这其实也是一个 典型的大模型算法岗，只不过细分去了AI搜索Agent。

💻 1. 大模型训练经验

需要熟悉主流深度学习框架，比如PyTorch、TensorFlow。

同时对大模型有一定经验，比如：

• 模型训练
• 微调
• 推理优化

常见模型包括：GPT、LLaMA

🔎 2. 搜索与RAG技术

因为这个岗位是 AI搜索方向，所以还需要理解：

• 检索系统
• 向量搜索
• 倒排索引

这些传统搜索引擎技术。

🤖 3. Agent系统理解

现在很多 AI 搜索产品其实是 Agent架构。

比如：

• AI规划搜索步骤
• 多轮调用工具
• 自动整理结果

这类能力也是这个岗位的重要部分。

🏆 4. 一些加分项

一般不同的团队会有不同的能力侧重，针对具体的JD要求进行提升会和岗位匹配度更高，例如图中JD里也提到了一些典型加分项：

在顶级会议（如 ACL、NeurIPS 等）发表论文，或者有算法竞赛成绩。

如果有开源项目经验，比如参与过 Agent 框架开发，也会很加分。

3️⃣ 哪些人适合投这个岗位？

一般来说有三类人比较匹配。

🎓 NLP / 大模型方向应届生

如果你：

• NLP / AI 方向
• 做过 LLM 相关项目
• 熟悉 PyTorch

其实就比较匹配。

🧑‍💻 做过RAG或搜索系统的人

如果做过：

• AI知识库
• AI搜索
• RAG系统

这些经验都会很有优势。

🤖 做过Agent项目的人

现在很多 AI 项目都会涉及：

• LangChain
• Agent框架
• 自动化AI流程

如果做过类似项目，也会比较匹配。

4️⃣ 这个岗位为什么最近变多？

因为现在很多公司都在做 AI搜索产品。

相比传统搜索：

• AI可以理解问题
• 可以总结内容
• 可以跨网页整合信息

很多人甚至已经开始用 AI 搜索替代传统搜索引擎，比如Perplexity AI就是此类比较热门的平台。

所以 AI搜索算法工程师其实是最近增长很快的一类岗位。

5️⃣ 简单总结

AI搜索Agent算法工程师，本质是在做“会查资料、会总结信息”的AI系统。

如果你对：

• 大模型
• 搜索技术
• AI Agent

这些方向擅长或感兴趣，可以积极尝试投递。

💰 薪资参考（AI搜索 / LLM算法方向）