JD数据
{
"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(代码智能)-剪映CapCut(杭州/深圳)",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "研究生学历(硕士、博士)",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责LLM在代码智能领域的算法优化,提升在大型项目中代码理解、代码生成任务的准确性;\n2、研究LLM训练与优化技术,包括微调、强化学习 (RLHF)、知识蒸馏等,提高大模型在代码场景下的适应性;\n3、设计并实现创新性的代码智能算法,结合LLM处理代码自动修复、漏洞检测、代码优化等高阶任务;\n4、跟踪LLM前沿技术,探索新方法在代码AI方向的应用。",
"requirements_text": "1、研究生学历(硕士、博士),计算机、人工智能、软件工程相关专业,具备扎实的算法、数据结构、编程基础;\n2、精通LLM训练、微调、推理优化技术,熟悉Transformer、LoRA、RLHF等方法,有大模型落地经验者优先;\n3、具备代码智能算法经验技术,顶会发表相关论文者优先;\n4、具备优秀的问题分析和解决能力,能高效推动大模型在AI编程领域的创新应用。",
"skills": [AI生成
"数据结构",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2、精通LLM训练、微调、推理优化技术,熟悉Transformer、LoRA、RLHF等方法,有大模型落地经验者优先;3、具备代码智能算法经验技术,顶会发表相关论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7076459123404114190/detail"
}
]
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"posting": {
"posting_id": "7076459123404114190",
"post_date": "2022-03-18",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7076459123404114190/detail"
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"fulltext": "大模型算法工程师(代码智能)-剪映CapCut(杭州/深圳)\n职位描述\n1、负责LLM在代码智能领域的算法优化,提升在大型项目中代码理解、代码生成任务的准确性;\n2、研究LLM训练与优化技术,包括微调、强化学习 (RLHF)、知识蒸馏等,提高大模型在代码场景下的适应性;\n3、设计并实现创新性的代码智能算法,结合LLM处理代码自动修复、漏洞检测、代码优化等高阶任务;\n4、跟踪LLM前沿技术,探索新方法在代码AI方向的应用。\n\n职位要求\n1、研究生学历(硕士、博士),计算机、人工智能、软件工程相关专业,具备扎实的算法、数据结构、编程基础;\n2、精通LLM训练、微调、推理优化技术,熟悉Transformer、LoRA、RLHF等方法,有大模型落地经验者优先;\n3、具备代码智能算法经验技术,顶会发表相关论文者优先;\n4、具备优秀的问题分析和解决能力,能高效推动大模型在AI编程领域的创新应用。\n1、负责LLM在代码智能领域的算法优化,提升在大型项目中代码理解、代码生成任务的准确性;\n2、研究LLM训练与优化技术,包括微调、强化学习 (RLHF)、知识蒸馏等,提高大模型在代码场景下的适应性;\n3、设计并实现创新性的代码智能算法,结合LLM处理代码自动修复、漏洞检测、代码优化等高阶任务;\n4、跟踪LLM前沿技术,探索新方法在代码AI方向的应用。\n1、研究生学历(硕士、博士),计算机、人工智能、软件工程相关专业,具备扎实的算法、数据结构、编程基础;\n2、精通LLM训练、微调、推理优化技术,熟悉Transformer、LoRA、RLHF等方法,有大模型落地经验者优先;\n3、具备代码智能算法经验技术,顶会发表相关论文者优先;\n4、具备优秀的问题分析和解决能力,能高效推动大模型在AI编程领域的创新应用。"
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