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        "responsibilities": "团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、聚焦豆包手机助手与产品形态，推动质量风险识别与问题解决，保障产品质量与用户体验；\n2、统筹质量保障智能化建设，探索并实践人工智能（AI）/大模型在质量保障领域的应用，提升研发与测试的效率及质量；\n3、跟踪大语言模型（LLM）领域最新研究成果，持续优化算法应用效果，研究方向涵盖大语言模型（LLM）、多模态大语言模型（MLLM）、提示词工程（Prompt工程）、检索增强生成（RAG）、智能代理（Agents）、监督微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）等前沿技术；\n4、负责大模型业务场景的评测工作与评测体系建设，包括设计、制定及完善评测方案、评测指标，开展评测数据收集与更新、评测执行工作，并输出专业评测报告；\n5、参与评测相关自动化工具的开发与维护，最大化提升评测效率。",
        "requirements_text": "1、硕士学位及以上，计算机、人工智能、统计等相关专业优先；\n2、熟悉Transformer、BERT、DiT、CLIP、CNN、GAN、VAE、Diffusion Models等AI模型基本原理；\n3、熟悉LLM、MLLM模型的部署、训练或微调，熟悉大模型评测基准、评测方法；\n4、扎实的代码基础，至少掌握一门高级语言，包括Python、C/C++、Java；\n5、了解质量保障基础知识，具备良好的视野，善于学习新的知识、阅读论文、动手能力强；\n6、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识，逻辑清晰、善于分析与总结，对大模型技术有热情和探索精神。\n\n【加分项】\n1、有大模型应用建设的经验者优先；\n2、有智能化质量提效成功案例的经验者优先；\n3、有成功构建AI测试系统、开发AI测试工具或相关项目经验者优先（比如AI Risk Analyse、AI案例、AI Test、AI Code Review等）；\n4、在顶级会议（NeurIPS/ACL/CVPR/ICML/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等）发表过论文者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
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        "job_highlights": "未披露"
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    "fulltext": "AI算法测试开发专家 - 移动OS\n职位描述\n团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、聚焦豆包手机助手与产品形态，推动质量风险识别与问题解决，保障产品质量与用户体验；\n2、统筹质量保障智能化建设，探索并实践人工智能（AI）/大模型在质量保障领域的应用，提升研发与测试的效率及质量；\n3、跟踪大语言模型（LLM）领域最新研究成果，持续优化算法应用效果，研究方向涵盖大语言模型（LLM）、多模态大语言模型（MLLM）、提示词工程（Prompt工程）、检索增强生成（RAG）、智能代理（Agents）、监督微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）等前沿技术；\n4、负责大模型业务场景的评测工作与评测体系建设，包括设计、制定及完善评测方案、评测指标，开展评测数据收集与更新、评测执行工作，并输出专业评测报告；\n5、参与评测相关自动化工具的开发与维护，最大化提升评测效率。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，计算机、人工智能、统计等相关专业优先；\n2、熟悉Transformer、BERT、DiT、CLIP、CNN、GAN、VAE、Diffusion Models等AI模型基本原理；\n3、熟悉LLM、MLLM模型的部署、训练或微调，熟悉大模型评测基准、评测方法；\n4、扎实的代码基础，至少掌握一门高级语言，包括Python、C/C++、Java；\n5、了解质量保障基础知识，具备良好的视野，善于学习新的知识、阅读论文、动手能力强；\n6、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识，逻辑清晰、善于分析与总结，对大模型技术有热情和探索精神。\n\n【加分项】\n1、有大模型应用建设的经验者优先；\n2、有智能化质量提效成功案例的经验者优先；\n3、有成功构建AI测试系统、开发AI测试工具或相关项目经验者优先（比如AI Risk Analyse、AI案例、AI Test、AI Code Review等）；\n4、在顶级会议（NeurIPS/ACL/CVPR/ICML/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等）发表过论文者优先。\n团队介绍：我们隶属于产品研发与工程架构部，是字节跳动在智能硬件领域的软件技术攻坚力量—— 聚焦 AI 与智能硬件的深度融合，如豆包手机助手等；以 “让人与设备的交互更自然、更便捷” 为目标，探索前沿 AI 技术的落地场景，打造行业领先的智能硬件综合解决方案。\n在这里，你将与一支顶尖技术团队并肩：\n- 直击 AI 与硬件结合的核心技术难题，参与从 “技术探索” 到 “场景落地” 的全链路研发；\n- 主导或深度参与关键技术突破，用创新定义智能硬件的交互未来；\n- 站在行业前沿，将技术理想转化为千万用户可感知的产品体验。\n如果你心怀对技术的热忱，渴望在 AI 与智能硬件的赛道上突破自我、创造价值，我们期待你的加入，与我们一起解锁更多技术可能，共筑智能交互的新生态！\n\n1、聚焦豆包手机助手与产品形态，推动质量风险识别与问题解决，保障产品质量与用户体验；\n2、统筹质量保障智能化建设，探索并实践人工智能（AI）/大模型在质量保障领域的应用，提升研发与测试的效率及质量；\n3、跟踪大语言模型（LLM）领域最新研究成果，持续优化算法应用效果，研究方向涵盖大语言模型（LLM）、多模态大语言模型（MLLM）、提示词工程（Prompt工程）、检索增强生成（RAG）、智能代理（Agents）、监督微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF）等前沿技术；\n4、负责大模型业务场景的评测工作与评测体系建设，包括设计、制定及完善评测方案、评测指标，开展评测数据收集与更新、评测执行工作，并输出专业评测报告；\n5、参与评测相关自动化工具的开发与维护，最大化提升评测效率。\n1、硕士学位及以上，计算机、人工智能、统计等相关专业优先；\n2、熟悉Transformer、BERT、DiT、CLIP、CNN、GAN、VAE、Diffusion Models等AI模型基本原理；\n3、熟悉LLM、MLLM模型的部署、训练或微调，熟悉大模型评测基准、评测方法；\n4、扎实的代码基础，至少掌握一门高级语言，包括Python、C/C++、Java；\n5、了解质量保障基础知识，具备良好的视野，善于学习新的知识、阅读论文、动手能力强；\n6、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识，逻辑清晰、善于分析与总结，对大模型技术有热情和探索精神。\n\n【加分项】\n1、有大模型应用建设的经验者优先；\n2、有智能化质量提效成功案例的经验者优先；\n3、有成功构建AI测试系统、开发AI测试工具或相关项目经验者优先（比如AI Risk Analyse、AI案例、AI Test、AI Code Review等）；\n4、在顶级会议（NeurIPS/ACL/CVPR/ICML/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等）发表过论文者优先。",
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