大厂AI岗位真的高不可攀吗？一位高中辍学者成功入职OpenAI的案例证明：AI行业的核心竞争力在于解决实际问题的能力，而非纸上谈兵的理论知识。本文将从字节跳动本地生活AI岗位的JD拆解开始，手把手教你使用Coze/Cursor+豆包打造一个可写进简历的智能体项目，揭秘大厂AI岗的真实工作内容与能力要求。

在求职社群和论坛里，我经常看到这样的提问：“我对 AI 一知半解，连 RAG 是什么都只听过名词，能投大厂或头部 AI 公司的岗位吗？”

底下的评论几乎是一边倒的劝退：“别想了，大厂 AI 岗都是神仙打架，没个硕士学历 + 3 年实操经验根本没戏。”

不可否认，这是很多人眼中的 “现实”。但 AI 行业的特殊性恰恰在于：它的迭代速度远超传统行业，昨天还在讨论 Agent skills，今天 ClawdBot 就成了新热点 ——所有人都在 “干中学”，没有绝对的 “前辈”。

就像那位近期引发热议的高中辍学者，没有亮眼的学历背景，却靠着 “用 AI 学 AI、以终为始，干中学” 的实战路径，最终拿到了 OpenAI 的 offer。这个案例给我们最直接的启示是：在 AI 领域，核心竞争力从来不是 “你懂多少理论”，而是 “你能解决多少实际问题”。

所以今天，代入一个 AI 小白的视角，从拆解大厂真实 JD 入手，一步步带你理解岗位的核心工作内容，再手把手教你用 Coze/Cursor + 豆包手搓一个能写进简历的智能体项目

—— 不仅帮你突破求职门槛，更让你搞懂大厂 AI 岗到底在招什么人。

以该字节本地生活的真实岗位为例，带你复刻全流程：

第一步：将岗位JD发给大模型，理解岗位要求和工作内容

提示词示例：

这是字节的 AI 智能客服产品运营，本地生活方向(附JD图片、文字）。我在AI这块是新手，请提供：

1.解读岗位里提到的专有名词，用小白也能看得懂的方式

2.核心岗位的一些能力要求

3.帮我还原岗位的真实工作内容和具体细节

豆包大模型回答示例：

AI 产品运营（本地生活智能助手方向）核心能力：

1.先拆穿大厂 JD 的 “伪装”

先看这个岗位的招聘要求：“主导 RAG 链路知识库构建、运营 Agent 端到端效果、数据标注质量管理……”

是不是感觉每个字都认识，连起来就像看天书？

别慌，我帮你把这些 “黑话” 翻译成AI小白也能懂的真实工作，举例：

RAG链路知识库规划

把抖音本地生活的高频问题（比如团购核销、优惠券规则）整理成结构化文档，让 AI 能精准检索到答案。

Agent 端到端效果运营：

给 AI 助手准备训练题和测试题，让它回答越来越准；还要每天挑出 “答非所问” 的对话，分析是知识库没覆盖，还是 AI 没理解问题。

数据标注质量管理：

给 AI 的对话打分（比如 “回答是否准确”），还要检查外包团队的标注质量，避免错误数据喂给 AI。

2. 核心岗位能力要求拆解

从 JD 中可以提炼出该岗位的 3 层核心能力，按优先级排序：

AI 产品运营专业能力

理解 LLM、RAG 技术链路，能主导知识库的规划、构建与维护

具备端到端效果运营能力，能输出高质量训练集 / 测试集支撑模型迭代

能搭建质量监控机制，定位并解决问答 Badcase

本地生活行业商家视角

能洞察本地生活商家（餐饮、到店等）在经营全链路的痛点

能将商家需求转化为 AI 助手的优化方向

跨团队协作与数据能力

可协同产品、算法、工程团队推进技术落地

能协调数据标注资源，保障标注质量与效率

3. 真实工作内容还原（从新手视角）

作为无实操经验的新人，你的日常工作会是 “脏活 + 策略 + 协作” 的组合：

基础执行层（占比约 40%）

-知识库维护：梳理本地生活高频场景（如团购核销、营业时间、优惠规则）的知识文档，清洗无效内容，按 RAG 逻辑做结构化拆分，比如把 “商家核销流程” 拆解为 “线上核销步骤”“异常处理话术” 等模块。

-数据标注与质检：参与智能助手对话数据的标注（如判断回答是否准确、是否命中知识库），同时抽检标注结果，处理标注人员的疑问，保障数据质量。

-Badcase 分析：每天导出智能助手的低质对话（如答非所问、规则错误），按 “知识库缺失、模型理解偏差、用户问题模糊” 等维度分类，输出每周问题复盘报告。

策略优化层（占比约 40%）

-效果迭代：基于 Badcase 和用户反馈，优化知识库的召回策略（如调整关键词权重），或补充缺失的知识条目，推动问答准确率提升。

-场景运营：针对本地生活大促（如 618、餐饮旺季），提前梳理高频问题（如 “优惠券叠加规则”“退款时效”），更新知识库并做专项测试，保障大促期间助手稳定性。

-商家需求对接：和本地生活的商家运营同学沟通，收集商家对智能助手的吐槽（如 “核销问题回答不准确导致客诉”），转化为产品优化需求。

跨团队协作层（占比约 20%）

-同步知识库迭代计划给算法团队，提供测试集验证模型效果。

-配合产品团队做新功能的灰度测试，输出用户反馈报告。

-协调外部标注供应商，解决标注效率低、质量差的问题。

通过以上岗位解读，首先我们能对岗位有个快速的理解和概念。尤其是对于AI领域的术语和工作内容缺乏体感的情况下。

第二步：工具准备，手搓抖音本地生活问答智能体

我们的目标很明确：做一个能回答抖音本地生活商家 / 用户问题的 AI 助手，通过“干中学”，加深对岗位能力项的理解，同时把这个过程变成简历里的 “AI 智能问答助手项目经验”。

目标：基于上述岗位能力要求，需要用“LLM+coze编程”手搓一个智能体，请告知完整步骤，并给我一段用于自然语言编程的提示词。

工具准备

• 自然语言编程工具：Coze编程（https://code.coze.cn/home）/ Cursor（写代码更丝滑）
• LLM 工具：豆包/deepseek等（用来生成提示词、处理文本）
• 思路核心：以终为始—— 先看 JD 要什么能力，再针对性设计项目环节。

第三步：复刻 “知识库维护”—— 用LLM生成 RAG 语料库

JD 里要求 “梳理本地生活高频场景知识文档，按 RAG 逻辑结构化拆分”。我们直接用豆包生成第一批语料：

给豆包的提示词：

请你模拟抖音本地生活的商家，生成 50 个高频问答场景，比如团购核销、营业时间、优惠规则、退款政策等。每个问答要包含 “用户问题” 和 “标准回答”，并按 “场景类型” 分类，方便后续 RAG 检索。

>>示例输出（部分）：

【场景：团购核销】

用户：买了团购券怎么核销？

标准回答：到店后打开抖音APP-我的-订单-找到对应团购券-点击“去核销”，出示给店员扫码即可。若遇到核销失败，可联系商家或抖音客服核实。

【场景：优惠券叠加】

用户：抖音团购券能和商家的线下优惠一起用吗？

标准回答：大部分团购券不可与商家其他优惠叠加使用，具体以商品详情页“使用规则”为准。若有特殊活动，会在活动页明确说明。

把这些问答整理成 CSV 文件，就是你的RAG 知识库语料—— 这对应 JD 里 “知识库构建与维护” 的核心能力。

说明： 该步骤非必须。如果你想理解整个过程，可以按照豆包说的这么做，或者你可以直接在第二步的时候用提示词如“爬取目前抖音本地生活的商家问题，然后自己编写一问一答的问题库作为知识库语料”

第四步：通过LLM生成用于Coze 编程的提示词

Coze编程非常方便，需要一段自然语言提示词，所以我们第一步依然是需要豆包给到coze编程配置的提示词。

提示词示例：

请结合上面的岗位要求，我现在需要用coze编程，请给我自然语言提示词。

任务：基于岗位要求，帮我搭建一个抖音本地生活商家AI问答助手，假设知识库的问题你可以结合我给到的csv知识库语料，或者按照目前抖音本地生活的商家问题爬取，然后自己编写一问一答的问题库作为知识库语料。通过RAG技术，提升召回和准确率。并在工作文档里告诉我这个rag技术逻辑和后续怎么优化维护的逻辑。

豆包产出的给 Coze 的配置提示词：

角色: 抖音本地生活AI智能问答助手。

任务：基于岗位要求，帮我搭建一个抖音本地生活问答助手，假设知识库的问题你能够按照目前抖音本地生活如团购爬取商家，然后自己编写一问一答的问题库作为知识库语料。然后通过rag技术，提升召回和准确率。并在工作文档里告诉我这个rag技术逻辑和后续怎么优化维护的逻辑

具体流程：输入用户问题后，先识别意图场景，再改写问题提升召回率，然后从知识库（我提供的 CSV 文件）或者假设知识库的问题你能够按照目前抖音本地生活爬取商家问答库，然后自己编写一问一答的问题库作为知识库语料，检索答案，最后生成回答。如果未检索到匹配内容，必须明确告知用户无法解答，禁止编造信息。

第五步：将上述信息和岗位JD一同复制给到coze编程

第六步：coze编程就会自动运行（整个过程5-10分钟），等待生成结果

第七步：测试，迭代与优化：基于输出的智能体，模拟 “Badcase 分析”

JD 里要求 “定位、分析问答 Badcase，推动问题闭环解决”。我们可以主动制造一些 “坏案例”，然后优化智能体：

1. 生成 Badcase：比如输入模糊问题 “我的券用不了”，看智能体是否能正确识别为 “核销异常” 场景，还是答非所问。
2. 归因分析：如果智能体回答错误，判断是 “知识库缺失”（比如没覆盖 “核销失败的排查步骤”）还是 “意图识别偏差”（把 “券用不了” 误判为 “退款问题”）。
3. 迭代优化：如果是知识库缺失，补充对应的问答语料；如果是意图识别不准，给豆包提需求优化意图分类规则。

举例：

这个时候就要回到步骤一的知识库有没有这样的“问答对”，如果有的话，说明没有召回，那么就需要再优化。

通过各种场景的测试，知识库优化，上下文记忆，问题改写等方式，去调整好不断优化。这个过程就是 “每周 Badcase 复盘报告”。

第八步：数据标注实操 ：给自己的智能体 “打分”

JD 里要求 “负责数据标注任务的资源协调与质量管理”。我们可以模拟这个环节：

1. 随机抽取 20 条智能体的对话记录，按 “回答准确性”“场景匹配度”“召回合理性” 三个维度打分（1-5 分）。
2. 统计标注结果，比如 “80% 的回答准确，但 10% 的模糊问题召回率不足”。
3. 基于标注结论，提出优化方案（比如补充模糊场景的语料，调整检索算法的关键词权重）。

这份 “数据标注与质检报告”，完美对应 JD 里 “数据标注质量管理” 的要求。

第九步：基于生成智能体工作报告，理解和review全流程

由于此前我们提到了需要生成工作报告，所以我们也可以通过查看左侧coze编程提供的工作报告，来理解和回顾整个流程。

抖音本地生活 AI 问答助手 – 完成报告示例

1. 知识库语料创建 ✅

• 文件：assets/knowledge_base_data.json
• 内容：20 条高频问答对，覆盖团购核销、退款流程、营业时间、优惠规则、商家入驻等场景
• 格式：结构化 JSON，包含问题、答案、分类、标签

2. 知识库检索工具 ✅

文件：src/tools/knowledge_search_tool.py

功能：

• search_knowledge：语义检索工具，支持 Top-K 选择和相似度过滤
• knowledge_base_stats：知识库统计信息

技术：使用 coze-coding-dev-sdk 实现向量检索

3. Agent 核心逻辑 ✅

文件：src/agents/agent.py

功能：

• 使用 LangChain 的create_agent构建
• 集成知识库检索工具
• 支持短期记忆（滑动窗口，保留最近 20 轮对话）
• 流式输出

4. LLM 配置 ✅

• 文件：config/agent_llm_config.json
• 模型：doubao-seed-1-8-251228（Agent 优化模型）
• 参数：temperature=0.7, 流式输出，思考模式关闭
• 系统提示词：详细的角色定义、任务目标、能力描述、处理流程、输出格式和约束条件

5. RAG 技术文档 ✅

文件：docs/RAG技术文档.md

内容：

• RAG 技术概述和优势
• 系统架构设计
• 核心组件详解（向量化、检索、生成）
• 检索流程详解
• 系统配置说明
• 优化维护策略（数据质量、检索效果、模型优化、性能优化）
• 监控与评估方法
• 故障排查指南
• 未来优化方向

6. 项目文档 ✅

文件：README.md

内容：

• 功能特性介绍
• 快速开始指南
• 项目结构说明
• 核心组件介绍
• 使用示例
• 维护指南
• 故障排查
• 日志查看方法

RAG 技术逻辑

1）核心流程

1. 用户提问→ 自然语言输入
2. 意图理解→ 识别用户需求
3. 问题改写→优化用户问题表述，补充缺失信息+使用专业术语，添加关键词+结合多轮对话上下文
4. 知识库检索→ 向量化 + 语义相似度计算
5. 结果排序→ Top-K 选择 + 相似度过滤
6. 上下文组装→ 检索结果作为 Prompt 上下文
7. 答案生成→ LLM 基于上下文生成答案
8. 流式输出→ 实时返回结果

2）技术要点

• 向量化：将文本转换为高维向量（Embedding）
• 语义检索：计算查询向量与文档向量的相似度
• 相似度阈值：min_score=0.3，过滤低质量结果
• Top-K 选择：默认返回 3 条最相关结果
• 短期记忆：滑动窗口保留最近 20 轮对话

后续优化维护逻辑

1）日常维护（每周）

（1）知识库更新

• 添加新的高频问题
• 清理过期的规则信息
• 更新平台政策变更
• 标注和质检数据质量

（2）效果监控

• 检查准确率（目标：>85%）
• 监控响应时间（目标：<3 秒）
• 收集用户反馈

（3）Badcase 分析

• 导出低质对话
• 按维度分类（知识库缺失、理解偏差、问题模糊）
• 制定修复方案

2）优化策略

（1）数据质量优化

• 保持问答对的唯一性和准确性
• 分类标签要清晰准确
• 答案要结构化（步骤、注意事项分开）
• 定期清理低质量内容

（2）检索效果优化

• 调整关键词权重
• 增加同义词和变体
• 优化分块策略（max_tokens、separator）
• 调整检索参数（top_k、min_score）

（3）模型优化

• 优化系统提示词
• 根据场景选择合适模型
• 简单问题使用轻量级模型
• 复杂问题使用推理模型

（4）性能优化

• 启用缓存机制
• 优化数据库索引
• 限制上下文长度
• 使用流式输出

3）未来规划

1. 短期（1-3 个月）：知识库扩充、检索优化、评估体系完善
2. 中期（3-6 个月）：多轮对话支持、个性化推荐、多模态支持
3. 长期（6-12 个月）：知识库自动更新、强化学习优化、多语言支持

4）注意事项

（1）知识库初始化

由于知识库集成的 SDK 使用方式可能存在版本差异，建议使用 CLI 工具初始化知识库：

# 导入知识库数据coze-coding-ai knowledge add –dataset “douyin_local_life_kb” –content “问题：团购券怎么核销？答案：…”

（2）测试状态

系统已通过基础测试，能够正常响应用户提问。由于知识库可能需要手动初始化，如果遇到检索不到结果的情况，请按照 README 中的指引初始化知识库。

总结

本次任务成功搭建了一个基于 RAG 技术的抖音本地生活 AI 问答助手，包含完整的技术实现、详细的技术文档和维护指南。系统能够通过语义检索从知识库中获取相关信息，并结合大语言模型生成准确、专业的答案，为用户提供本地生活服务的智能问答支持。

结尾

以上就是求职JD岗位快速复刻的全流程，整体只用到了LLM生成提示词，并复制喂给coze编程，而你只需要代入求职岗位，不断持续测试，来发现问题和优化问题，通过实操来真正理解 AI、RAG、Embedding 的底层逻辑与应用价值。

当你经历了从 0 到 1的整个过程 ，把项目经历写进简历时，你会发现：大厂 AI 岗的 “神仙打架” 里，缺的不是学历光鲜的人，而是能解决实际问题的操盘手。

干中学的最终要的第一步是先“干”。而你，已经成为了其中一员。