主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_category": "算法"AI生成
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"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。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1、主导大模型的整体研发规划，结合行业特点与业务需求，制定微调、对齐、部署等技术方案；\n2、负责语料、知识图谱的收集、清洗、标注与优化，构建高质量行业训练数据集，提升模型在行业场景下的理解、生成与推理能力；\n3、负责大模型后训练与优化：设计和实施持续预训练（CPT）方案，适配垂类领域知识；主导SFT、RLHF/RLAIF等后训练阶段的全流程；针对行业场景进行模型能力对齐和价值观校准；\n4、负责领域能力评估：构建垂类领域的模型评测体系（Benchmark）和评估指标；设计领域专家评估流程，建立人机协同评估机制；\n5、与业务、产品、工程团队紧密协作，梳理行业需求，将技术方案转化为可落地的产品功能，推动大模型产品的迭代升级。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，有大模型研发相关经验（有明确模型落地案例者优先）；\n2、精通大模型持续预训练、微调（如LoRA、QLoRA、RLHF等）、蒸馏等技术，熟悉主流大模型框架，具备独立完成模型研发与优化的能力；\n3、具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）基础，了解大模型底层原理（Transformer架构、MoE等），能解决模型训练、推理中的核心技术问题；\n4、熟悉至少一个垂类行业（金融/医疗/教育/工业等）的业务逻辑，了解行业数据特点与核心痛点，能将行业知识与大模型技术深度结合；\n5、具备良好的编程能力，熟练使用Python，掌握数据处理、模型部署相关工具，有模型工程化落地经验者优先；\n6、具备大规模数据处理经验，熟悉数据Pipeline构建和优化。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，有大模型研发相关经验（有明确模型落地案例者优先）；5、具备良好的编程能力，熟练使用Python，掌握数据处理、模型部署相关工具，有模型工程化落地经验者优先",
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"fulltext": "大模型算法工程师-Data\n职位描述\n1、主导大模型的整体研发规划，结合行业特点与业务需求，制定微调、对齐、部署等技术方案；\n2、负责语料、知识图谱的收集、清洗、标注与优化，构建高质量行业训练数据集，提升模型在行业场景下的理解、生成与推理能力；\n3、负责大模型后训练与优化：设计和实施持续预训练（CPT）方案，适配垂类领域知识；主导SFT、RLHF/RLAIF等后训练阶段的全流程；针对行业场景进行模型能力对齐和价值观校准；\n4、负责领域能力评估：构建垂类领域的模型评测体系（Benchmark）和评估指标；设计领域专家评估流程，建立人机协同评估机制；\n5、与业务、产品、工程团队紧密协作，梳理行业需求，将技术方案转化为可落地的产品功能，推动大模型产品的迭代升级。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，有大模型研发相关经验（有明确模型落地案例者优先）；\n2、精通大模型持续预训练、微调（如LoRA、QLoRA、RLHF等）、蒸馏等技术，熟悉主流大模型框架，具备独立完成模型研发与优化的能力；\n3、具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）基础，了解大模型底层原理（Transformer架构、MoE等），能解决模型训练、推理中的核心技术问题；\n4、熟悉至少一个垂类行业（金融/医疗/教育/工业等）的业务逻辑，了解行业数据特点与核心痛点，能将行业知识与大模型技术深度结合；\n5、具备良好的编程能力，熟练使用Python，掌握数据处理、模型部署相关工具，有模型工程化落地经验者优先；\n6、具备大规模数据处理经验，熟悉数据Pipeline构建和优化。\n1、主导大模型的整体研发规划，结合行业特点与业务需求，制定微调、对齐、部署等技术方案；\n2、负责语料、知识图谱的收集、清洗、标注与优化，构建高质量行业训练数据集，提升模型在行业场景下的理解、生成与推理能力；\n3、负责大模型后训练与优化：设计和实施持续预训练（CPT）方案，适配垂类领域知识；主导SFT、RLHF/RLAIF等后训练阶段的全流程；针对行业场景进行模型能力对齐和价值观校准；\n4、负责领域能力评估：构建垂类领域的模型评测体系（Benchmark）和评估指标；设计领域专家评估流程，建立人机协同评估机制；\n5、与业务、产品、工程团队紧密协作，梳理行业需求，将技术方案转化为可落地的产品功能，推动大模型产品的迭代升级。\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，有大模型研发相关经验（有明确模型落地案例者优先）；\n2、精通大模型持续预训练、微调（如LoRA、QLoRA、RLHF等）、蒸馏等技术，熟悉主流大模型框架，具备独立完成模型研发与优化的能力；\n3、具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）基础，了解大模型底层原理（Transformer架构、MoE等），能解决模型训练、推理中的核心技术问题；\n4、熟悉至少一个垂类行业（金融/医疗/教育/工业等）的业务逻辑，了解行业数据特点与核心痛点，能将行业知识与大模型技术深度结合；\n5、具备良好的编程能力，熟练使用Python，掌握数据处理、模型部署相关工具，有模型工程化落地经验者优先；\n6、具备大规模数据处理经验，熟悉数据Pipeline构建和优化。",
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