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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7076459123404114190

大模型算法工程师(代码智能)-剪映CapCut(杭州/深圳)

未披露 · 杭州 · 字节跳动

JD数据
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    "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。"
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            "cycle": "未披露"
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        "benefits": "未披露"
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    "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"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    "posting": {
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        "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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