主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：自然语言处理算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法工程师（智能对话）-国际电商",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学或相关领域的本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模；\n2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量；\n3、关注业内最新技术动态，推动新技术在智能对话系统中的应用和落地。",
"requirements_text": "1、计算机科学或相关领域的本科及以上学历，硕士学位/博士学位优先；\n2、在大模型训练、智能体、Prompt工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；\n3、优秀的团队合作精神和领导能力，具备出色的沟通技巧，能够有效带领团队探索和实施新技术；\n4、渴望使用人工智能技术在工业界、学术界创造有影响力的落地工作。",
"skills": [AI生成
"数据挖掘",
"模型训练",
"团队协作",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、计算机科学或相关领域的本科及以上学历，硕士学位/博士学位优先；2、在大模型训练、智能体、Prompt工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型算法工程师（智能对话）-国际电商\n职位描述\n1、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模；\n2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量；\n3、关注业内最新技术动态，推动新技术在智能对话系统中的应用和落地。\n\n职位要求\n1、计算机科学或相关领域的本科及以上学历，硕士学位/博士学位优先；\n2、在大模型训练、智能体、Prompt工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；\n3、优秀的团队合作精神和领导能力，具备出色的沟通技巧，能够有效带领团队探索和实施新技术；\n4、渴望使用人工智能技术在工业界、学术界创造有影响力的落地工作。\n1、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模；\n2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量；\n3、关注业内最新技术动态，推动新技术在智能对话系统中的应用和落地。\n1、计算机科学或相关领域的本科及以上学历，硕士学位/博士学位优先；\n2、在大模型训练、智能体、Prompt工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；\n3、优秀的团队合作精神和领导能力，具备出色的沟通技巧，能够有效带领团队探索和实施新技术；\n4、渴望使用人工智能技术在工业界、学术界创造有影响力的落地工作。",
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