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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "广告算法工程师-Data",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
    },
    "compensation": {
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            "max": "",
            "currency": "未披露",
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "计算机、人工智能、统计学、电子信息等相关专业本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、端到端负责广告推荐算法研究（重点包括基于LLM的生成式推荐、超大规模推荐模型Scaling Up、多模态LLM等前沿技术），覆盖红果短剧、剪映、番茄小说、汽水音乐、今日头条、西瓜视频等产品矩阵；\n2、负责基于LLM生成式模型的设计与优化，探索生成式技术在用户兴趣建模、个性化推荐及推荐系统各阶段（包括召回/粗排/精排/混排）的创新应用，实现模型高效Scaling Up，提升推荐效果与用户体验；\n3、深入研究并应用多模态技术，融合文本、图像、视频等信息，提升对内容和用户意图的理解能力，为生成式推荐提供坚实的表征基础；\n4、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过生成式、强化学习、Listwise建模等方式，提升全局业务价值；\n5、密切跟踪生成式AI与推荐系统领域的最新研究进展，持续探索技术边界。",
        "requirements_text": "1、计算机、人工智能、统计学、电子信息等相关专业本科及以上学历；\n2、具备优秀的分析问题和解决问题的能力，良好的沟通表达和团队协作能力；\n3、熟悉深度学习、LLM、强化学习等相关技术的原理和应用；\n4、熟悉至少一种主流深度学习模型训练框架（TF/PyTorch），具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底。\n\n加分项\n1、有LLM或生成式推荐相关项目经验；\n2、有国际会议论文发表经历；\n3、有GitHub公开技术成果；\n4、在Kaggle/ACM比赛中获得奖项。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "深度学习",
            "强化学习",
            "数据结构",
            "模型训练",
            "团队协作",
            "沟通表达",
            "解决问题",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/6828509857534036238/detail"
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        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/6828509857534036238/detail"
    },
    "fulltext": "广告算法工程师-Data\n职位描述\n1、端到端负责广告推荐算法研究（重点包括基于LLM的生成式推荐、超大规模推荐模型Scaling Up、多模态LLM等前沿技术），覆盖红果短剧、剪映、番茄小说、汽水音乐、今日头条、西瓜视频等产品矩阵；\n2、负责基于LLM生成式模型的设计与优化，探索生成式技术在用户兴趣建模、个性化推荐及推荐系统各阶段（包括召回/粗排/精排/混排）的创新应用，实现模型高效Scaling Up，提升推荐效果与用户体验；\n3、深入研究并应用多模态技术，融合文本、图像、视频等信息，提升对内容和用户意图的理解能力，为生成式推荐提供坚实的表征基础；\n4、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过生成式、强化学习、Listwise建模等方式，提升全局业务价值；\n5、密切跟踪生成式AI与推荐系统领域的最新研究进展，持续探索技术边界。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、统计学、电子信息等相关专业本科及以上学历；\n2、具备优秀的分析问题和解决问题的能力，良好的沟通表达和团队协作能力；\n3、熟悉深度学习、LLM、强化学习等相关技术的原理和应用；\n4、熟悉至少一种主流深度学习模型训练框架（TF/PyTorch），具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底。\n\n加分项\n1、有LLM或生成式推荐相关项目经验；\n2、有国际会议论文发表经历；\n3、有GitHub公开技术成果；\n4、在Kaggle/ACM比赛中获得奖项。\n1、端到端负责广告推荐算法研究（重点包括基于LLM的生成式推荐、超大规模推荐模型Scaling Up、多模态LLM等前沿技术），覆盖红果短剧、剪映、番茄小说、汽水音乐、今日头条、西瓜视频等产品矩阵；\n2、负责基于LLM生成式模型的设计与优化，探索生成式技术在用户兴趣建模、个性化推荐及推荐系统各阶段（包括召回/粗排/精排/混排）的创新应用，实现模型高效Scaling Up，提升推荐效果与用户体验；\n3、深入研究并应用多模态技术，融合文本、图像、视频等信息，提升对内容和用户意图的理解能力，为生成式推荐提供坚实的表征基础；\n4、负责营销内容和推荐内容的混合排序，通过生成式、强化学习、Listwise建模等方式，提升全局业务价值；\n5、密切跟踪生成式AI与推荐系统领域的最新研究进展，持续探索技术边界。\n1、计算机、人工智能、统计学、电子信息等相关专业本科及以上学历；\n2、具备优秀的分析问题和解决问题的能力，良好的沟通表达和团队协作能力；\n3、熟悉深度学习、LLM、强化学习等相关技术的原理和应用；\n4、熟悉至少一种主流深度学习模型训练框架（TF/PyTorch），具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底。\n\n加分项\n1、有LLM或生成式推荐相关项目经验；\n2、有国际会议论文发表经历；\n3、有GitHub公开技术成果；\n4、在Kaggle/ACM比赛中获得奖项。"
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