主分类:大模型与生成式算法研发
辅助:Agent系统开发(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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法研究员 - 小荷健康",
"job_level": "校招",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
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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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2027届获得硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:小荷健康是字节跳动旗下的医疗健康品牌,我们致力于利用大模型技术,探索医疗健康服务的新范式,孵化了“小荷AI医生”app,为用户提供专业的健康咨询服务。小荷健康拥有专业的医学和互联网产研团队,认真探索AI医疗。\n\n1、参与医疗基座模型训练与优化,涵盖数据构建、MidTrain、SFT、RL、偏好优化等关键环节;结合AI Infra、Harness/Loop/Graph Engineering,完善训练、推理、评测与自动化实验体系,提升研发效率与训练效果;\n2、围绕医疗复杂任务开展算法研究,重点突破Long-Horizon场景下的规划、推理、执行、恢复与自我修正能力;\n3、参与医疗Agent任务模式建设,优化任务编排、工具调用、状态跟踪、记忆管理、反思纠错等核心机制;\n4、面向生物信息、EHR仿真、临床对话、医疗问答等任务设计实验、构建评测体系、分析误差并迭代模型能力;\n5、跨团队协作推动模型能力在真实业务场景落地,对最终效果负责。",
"requirements_text": "1、2027届获得硕士及以上学位,人工智能、计算机、数学、生物信息学、统计等相关专业优先;\n2、具备良好的AI-Native/Vibe coding能力,能够高效借助AI工具完成实验实现、问题调试和迭代验证;有ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI等顶会相关论文者优先;\n3、对大模型训练、对齐与推理有系统理解,了解预训练、SFT、RL、偏好优化中的一种或多种;有大模型预训练、SFT、RLHF/DPO/PPO、Reward Modeling经验者优先;\n4、对医疗AI、长程任务、Agent、模型训练与优化有强烈兴趣,愿意深入难题并持续做高质量研究;有医疗大模型、临床NLP、生物信息建模、EHR任务、医疗知识建模经验者优先;有Agent训练经验者优先,尤其是在Long-Horizon Task、Workflow Graph、Memory/Retrieval、自反思、自进化等方向有实践经验;\n5、具备较强的实验设计、问题分析、论文阅读和结果归因能力,能够从数据和现象中定位本质问题;有业界通用基模后训练经验者优先,尤其是在Reasoning、Tool-Use、Deep Research、Agent能力提升等方向有训练或优化经验,或具备多模态感知、推理、偏好优化等相关实践;\n6、具备良好的协作意识和自驱力,能够独立推进课题并持续产出;有高质量开源项目、工业界实习或医疗AI项目落地经验者优先。",
"skills": [AI生成
"模型训练",
"建模",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得硕士及以上学位,人工智能、计算机、数学、生物信息学、统计等相关专业优先;有ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI等顶会相关论文者优先;有大模型预训练、SFT、RLHF/DPO/PPO、Reward Modeling经验者优先;有医疗大模型、临床NLP、生物信息建模、EHR任务、医疗知识建模经验者优先;有Agent训练经验者优先,尤其是在Long-Horizon Task、Workflow Graph、Memory/Retrieval、自反思、自进化等方向有实践经验;有业界通用基模后训练经验者优先,尤其是在Reasoning、Tool-Use、Deep Research、Agent能力提升等方向有训练或优化经验,或具备多模态感知、推理、偏好优化等相关实践;有高质量开源项目、工业界实习或医疗AI项目落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7665626194213341445",
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "大模型算法研究员 - 小荷健康\n职位描述\n团队介绍:小荷健康是字节跳动旗下的医疗健康品牌,我们致力于利用大模型技术,探索医疗健康服务的新范式,孵化了“小荷AI医生”app,为用户提供专业的健康咨询服务。小荷健康拥有专业的医学和互联网产研团队,认真探索AI医疗。\n\n1、参与医疗基座模型训练与优化,涵盖数据构建、MidTrain、SFT、RL、偏好优化等关键环节;结合AI Infra、Harness/Loop/Graph Engineering,完善训练、推理、评测与自动化实验体系,提升研发效率与训练效果;\n2、围绕医疗复杂任务开展算法研究,重点突破Long-Horizon场景下的规划、推理、执行、恢复与自我修正能力;\n3、参与医疗Agent任务模式建设,优化任务编排、工具调用、状态跟踪、记忆管理、反思纠错等核心机制;\n4、面向生物信息、EHR仿真、临床对话、医疗问答等任务设计实验、构建评测体系、分析误差并迭代模型能力;\n5、跨团队协作推动模型能力在真实业务场景落地,对最终效果负责。\n\n职位要求\n1、2027届获得硕士及以上学位,人工智能、计算机、数学、生物信息学、统计等相关专业优先;\n2、具备良好的AI-Native/Vibe coding能力,能够高效借助AI工具完成实验实现、问题调试和迭代验证;有ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI等顶会相关论文者优先;\n3、对大模型训练、对齐与推理有系统理解,了解预训练、SFT、RL、偏好优化中的一种或多种;有大模型预训练、SFT、RLHF/DPO/PPO、Reward Modeling经验者优先;\n4、对医疗AI、长程任务、Agent、模型训练与优化有强烈兴趣,愿意深入难题并持续做高质量研究;有医疗大模型、临床NLP、生物信息建模、EHR任务、医疗知识建模经验者优先;有Agent训练经验者优先,尤其是在Long-Horizon Task、Workflow Graph、Memory/Retrieval、自反思、自进化等方向有实践经验;\n5、具备较强的实验设计、问题分析、论文阅读和结果归因能力,能够从数据和现象中定位本质问题;有业界通用基模后训练经验者优先,尤其是在Reasoning、Tool-Use、Deep Research、Agent能力提升等方向有训练或优化经验,或具备多模态感知、推理、偏好优化等相关实践;\n6、具备良好的协作意识和自驱力,能够独立推进课题并持续产出;有高质量开源项目、工业界实习或医疗AI项目落地经验者优先。\n团队介绍:小荷健康是字节跳动旗下的医疗健康品牌,我们致力于利用大模型技术,探索医疗健康服务的新范式,孵化了“小荷AI医生”app,为用户提供专业的健康咨询服务。小荷健康拥有专业的医学和互联网产研团队,认真探索AI医疗。\n\n1、参与医疗基座模型训练与优化,涵盖数据构建、MidTrain、SFT、RL、偏好优化等关键环节;结合AI Infra、Harness/Loop/Graph Engineering,完善训练、推理、评测与自动化实验体系,提升研发效率与训练效果;\n2、围绕医疗复杂任务开展算法研究,重点突破Long-Horizon场景下的规划、推理、执行、恢复与自我修正能力;\n3、参与医疗Agent任务模式建设,优化任务编排、工具调用、状态跟踪、记忆管理、反思纠错等核心机制;\n4、面向生物信息、EHR仿真、临床对话、医疗问答等任务设计实验、构建评测体系、分析误差并迭代模型能力;\n5、跨团队协作推动模型能力在真实业务场景落地,对最终效果负责。\n1、2027届获得硕士及以上学位,人工智能、计算机、数学、生物信息学、统计等相关专业优先;\n2、具备良好的AI-Native/Vibe coding能力,能够高效借助AI工具完成实验实现、问题调试和迭代验证;有ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、MICCAI等顶会相关论文者优先;\n3、对大模型训练、对齐与推理有系统理解,了解预训练、SFT、RL、偏好优化中的一种或多种;有大模型预训练、SFT、RLHF/DPO/PPO、Reward Modeling经验者优先;\n4、对医疗AI、长程任务、Agent、模型训练与优化有强烈兴趣,愿意深入难题并持续做高质量研究;有医疗大模型、临床NLP、生物信息建模、EHR任务、医疗知识建模经验者优先;有Agent训练经验者优先,尤其是在Long-Horizon Task、Workflow Graph、Memory/Retrieval、自反思、自进化等方向有实践经验;\n5、具备较强的实验设计、问题分析、论文阅读和结果归因能力,能够从数据和现象中定位本质问题;有业界通用基模后训练经验者优先,尤其是在Reasoning、Tool-Use、Deep Research、Agent能力提升等方向有训练或优化经验,或具备多模态感知、推理、偏好优化等相关实践;\n6、具备良好的协作意识和自驱力,能够独立推进课题并持续产出;有高质量开源项目、工业界实习或医疗AI项目落地经验者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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