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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法工程师（企业知识与智能体方向） - Seed",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"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": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\n1、参与飞书企业智能相关算法研发，面向文档、IM、会议等企业多源异构数据，开展知识理解、组织、检索与应用；\n2、参与大模型上下文与记忆系统建设，研究如何基于用户、项目和组织的历史信息，为智能体提供准确、完整的上下文；\n3、围绕大语言模型、RAG、知识图谱、Agent、Memory等方向，开展模型及算法优化，提升大模型在企业知识问答、内容创作、数字分身等场景中的效果；\n4、参与算法能力的全链路建设，包括数据构建与清洗、模型训练与微调、检索与生成策略设计、离线评测、在线实验及用户反馈闭环；\n5、跟进大模型与智能体领域的前沿进展，探索相关技术在真实企业办公场景中的落地与产品化。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业优先；\n2、具备良好的学习能力、问题分析能力和团队协作精神，能够将开放性问题转化为可实现、可评测的技术方案；\n3、对大语言模型、智能体、企业知识管理、信息检索、知识图谱或个性化系统等方向感兴趣；\n4、参与过自然语言处理、大模型训练或微调、RAG、搜索推荐、知识图谱、Agent等相关项目者优先；\n5、具备数据构建、模型评测、用户行为分析或真实业务问题解决经验者优先；\n6、在相关领域发表过论文，参加过高水平竞赛，或具有开源项目贡献和实际项目开发经验者优先。",
"skills": [AI生成
"自然语言处理",
"知识图谱",
"模型训练",
"团队协作",
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"分析能力",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业优先；4、参与过自然语言处理、大模型训练或微调、RAG、搜索推荐、知识图谱、Agent等相关项目者优先；5、具备数据构建、模型评测、用户行为分析或真实业务问题解决经验者优先；6、在相关领域发表过论文，参加过高水平竞赛，或具有开源项目贡献和实际项目开发经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型算法工程师（企业知识与智能体方向） - Seed\n职位描述\n团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\n1、参与飞书企业智能相关算法研发，面向文档、IM、会议等企业多源异构数据，开展知识理解、组织、检索与应用；\n2、参与大模型上下文与记忆系统建设，研究如何基于用户、项目和组织的历史信息，为智能体提供准确、完整的上下文；\n3、围绕大语言模型、RAG、知识图谱、Agent、Memory等方向，开展模型及算法优化，提升大模型在企业知识问答、内容创作、数字分身等场景中的效果；\n4、参与算法能力的全链路建设，包括数据构建与清洗、模型训练与微调、检索与生成策略设计、离线评测、在线实验及用户反馈闭环；\n5、跟进大模型与智能体领域的前沿进展，探索相关技术在真实企业办公场景中的落地与产品化。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业优先；\n2、具备良好的学习能力、问题分析能力和团队协作精神，能够将开放性问题转化为可实现、可评测的技术方案；\n3、对大语言模型、智能体、企业知识管理、信息检索、知识图谱或个性化系统等方向感兴趣；\n4、参与过自然语言处理、大模型训练或微调、RAG、搜索推荐、知识图谱、Agent等相关项目者优先；\n5、具备数据构建、模型评测、用户行为分析或真实业务问题解决经验者优先；\n6、在相关领域发表过论文，参加过高水平竞赛，或具有开源项目贡献和实际项目开发经验者优先。\n团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\n1、参与飞书企业智能相关算法研发，面向文档、IM、会议等企业多源异构数据，开展知识理解、组织、检索与应用；\n2、参与大模型上下文与记忆系统建设，研究如何基于用户、项目和组织的历史信息，为智能体提供准确、完整的上下文；\n3、围绕大语言模型、RAG、知识图谱、Agent、Memory等方向，开展模型及算法优化，提升大模型在企业知识问答、内容创作、数字分身等场景中的效果；\n4、参与算法能力的全链路建设，包括数据构建与清洗、模型训练与微调、检索与生成策略设计、离线评测、在线实验及用户反馈闭环；\n5、跟进大模型与智能体领域的前沿进展，探索相关技术在真实企业办公场景中的落地与产品化。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业优先；\n2、具备良好的学习能力、问题分析能力和团队协作精神，能够将开放性问题转化为可实现、可评测的技术方案；\n3、对大语言模型、智能体、企业知识管理、信息检索、知识图谱或个性化系统等方向感兴趣；\n4、参与过自然语言处理、大模型训练或微调、RAG、搜索推荐、知识图谱、Agent等相关项目者优先；\n5、具备数据构建、模型评测、用户行为分析或真实业务问题解决经验者优先；\n6、在相关领域发表过论文，参加过高水平竞赛，或具有开源项目贡献和实际项目开发经验者优先。",
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