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": "大模型应用算法研发工程师 - 隐私和数据保护办公室",
"job_level": "校招",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": {
"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": {
"working_years": "",
"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:我们是字节跳动隐私与数据保护核心团队,联动法律、安全、研发等多方力量,为全球数亿用户构建第一道数据安全防线。聚焦隐私合规落地、数据风险防控,在超150个国家/地区的复杂隐私、数据合规场景中,构建全生命周期数据安全方案,以“隐私+数据”双通道驱动保护创新。\n为什么加入我们?\n1、全球化核心战场:加入支撑字节跳动国际化生态的关键团队,主导服务数亿用户的隐私安全体系,同字节跳动系产品一起定义行业标准;\n2、硬核能力历练:攻克数亿级数据防护,横跨美洲、欧盟、东南亚等法律差异等难题,沉淀覆盖多区域的合规技术视野;\n3、多元成长生态:融入跨多国家多城市的协作团队,参与行业隐私标杆项目,在文化碰撞中解锁国际化合规实战经验。\n\n1、参与国际化产品中机器学习、自然语言处理、大模型算法及LLM Agent的研发工作,重点探索其在隐私安全,法律领域的应用,助力公司相关业务提效与自动化;\n2、参与设计和实现机器学习、自然语言处理、大模型相关的基础设施、框架和工具链,推动技术方案在实际业务场景中落地;\n3、关注并学习业界前沿的机器学习、自然语言处理和大模型Agent相关技术,参与隐私大模型能力优化,持续提升平台能力与算法使用效率;\n4、参与算法模型到API服务的部署、机器学习系统架构设计与工程化落地,在真实业务场景中提升算法研发与系统工程能力。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、自然语言处理、机器学习等相关专业优先;\n2、具备扎实的算法与工程基础,对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术及大模型部署流程有学习、研究或项目实践经验者优先;熟悉或有Python/Go语言相关编程经验,具备良好的编程习惯、代码管理意识和工程实践能力;有参与大模型应用开发、模型评测、自动化评估或相关科研/课程/竞赛项目经验者优先;\n3、了解常见深度学习框架及推理部署工具,如PyTorch、vLLM等,能够完成模型推理、部署、实验分析和效果优化等工作;\n4、对自然语言处理、大模型应用、Agent系统、隐私计算或法律科技等方向有浓厚兴趣,具备较强的学习能力、问题分析能力和技术探索热情;\n5、具备良好的沟通协作能力,愿意理解真实业务需求,并将业务问题转化为可落地的技术方案;\n6、有一定学术研究背景,在机器学习、自然语言处理、大模型、多模态、Agent等相关方向发表过高质量论文,或有优秀开源项目、科研项目、竞赛成果者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"学习能力",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、自然语言处理、机器学习等相关专业优先;2、具备扎实的算法与工程基础,对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术及大模型部署流程有学习、研究或项目实践经验者优先;有参与大模型应用开发、模型评测、自动化评估或相关科研/课程/竞赛项目经验者优先;6、有一定学术研究背景,在机器学习、自然语言处理、大模型、多模态、Agent等相关方向发表过高质量论文,或有优秀开源项目、科研项目、竞赛成果者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "大模型应用算法研发工程师 - 隐私和数据保护办公室\n职位描述\n团队介绍:我们是字节跳动隐私与数据保护核心团队,联动法律、安全、研发等多方力量,为全球数亿用户构建第一道数据安全防线。聚焦隐私合规落地、数据风险防控,在超150个国家/地区的复杂隐私、数据合规场景中,构建全生命周期数据安全方案,以“隐私+数据”双通道驱动保护创新。\n为什么加入我们?\n1、全球化核心战场:加入支撑字节跳动国际化生态的关键团队,主导服务数亿用户的隐私安全体系,同字节跳动系产品一起定义行业标准;\n2、硬核能力历练:攻克数亿级数据防护,横跨美洲、欧盟、东南亚等法律差异等难题,沉淀覆盖多区域的合规技术视野;\n3、多元成长生态:融入跨多国家多城市的协作团队,参与行业隐私标杆项目,在文化碰撞中解锁国际化合规实战经验。\n\n1、参与国际化产品中机器学习、自然语言处理、大模型算法及LLM Agent的研发工作,重点探索其在隐私安全,法律领域的应用,助力公司相关业务提效与自动化;\n2、参与设计和实现机器学习、自然语言处理、大模型相关的基础设施、框架和工具链,推动技术方案在实际业务场景中落地;\n3、关注并学习业界前沿的机器学习、自然语言处理和大模型Agent相关技术,参与隐私大模型能力优化,持续提升平台能力与算法使用效率;\n4、参与算法模型到API服务的部署、机器学习系统架构设计与工程化落地,在真实业务场景中提升算法研发与系统工程能力。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、自然语言处理、机器学习等相关专业优先;\n2、具备扎实的算法与工程基础,对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术及大模型部署流程有学习、研究或项目实践经验者优先;熟悉或有Python/Go语言相关编程经验,具备良好的编程习惯、代码管理意识和工程实践能力;有参与大模型应用开发、模型评测、自动化评估或相关科研/课程/竞赛项目经验者优先;\n3、了解常见深度学习框架及推理部署工具,如PyTorch、vLLM等,能够完成模型推理、部署、实验分析和效果优化等工作;\n4、对自然语言处理、大模型应用、Agent系统、隐私计算或法律科技等方向有浓厚兴趣,具备较强的学习能力、问题分析能力和技术探索热情;\n5、具备良好的沟通协作能力,愿意理解真实业务需求,并将业务问题转化为可落地的技术方案;\n6、有一定学术研究背景,在机器学习、自然语言处理、大模型、多模态、Agent等相关方向发表过高质量论文,或有优秀开源项目、科研项目、竞赛成果者优先。\n团队介绍:我们是字节跳动隐私与数据保护核心团队,联动法律、安全、研发等多方力量,为全球数亿用户构建第一道数据安全防线。聚焦隐私合规落地、数据风险防控,在超150个国家/地区的复杂隐私、数据合规场景中,构建全生命周期数据安全方案,以“隐私+数据”双通道驱动保护创新。\n为什么加入我们?\n1、全球化核心战场:加入支撑字节跳动国际化生态的关键团队,主导服务数亿用户的隐私安全体系,同字节跳动系产品一起定义行业标准;\n2、硬核能力历练:攻克数亿级数据防护,横跨美洲、欧盟、东南亚等法律差异等难题,沉淀覆盖多区域的合规技术视野;\n3、多元成长生态:融入跨多国家多城市的协作团队,参与行业隐私标杆项目,在文化碰撞中解锁国际化合规实战经验。\n\n1、参与国际化产品中机器学习、自然语言处理、大模型算法及LLM Agent的研发工作,重点探索其在隐私安全,法律领域的应用,助力公司相关业务提效与自动化;\n2、参与设计和实现机器学习、自然语言处理、大模型相关的基础设施、框架和工具链,推动技术方案在实际业务场景中落地;\n3、关注并学习业界前沿的机器学习、自然语言处理和大模型Agent相关技术,参与隐私大模型能力优化,持续提升平台能力与算法使用效率;\n4、参与算法模型到API服务的部署、机器学习系统架构设计与工程化落地,在真实业务场景中提升算法研发与系统工程能力。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、自然语言处理、机器学习等相关专业优先;\n2、具备扎实的算法与工程基础,对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术及大模型部署流程有学习、研究或项目实践经验者优先;熟悉或有Python/Go语言相关编程经验,具备良好的编程习惯、代码管理意识和工程实践能力;有参与大模型应用开发、模型评测、自动化评估或相关科研/课程/竞赛项目经验者优先;\n3、了解常见深度学习框架及推理部署工具,如PyTorch、vLLM等,能够完成模型推理、部署、实验分析和效果优化等工作;\n4、对自然语言处理、大模型应用、Agent系统、隐私计算或法律科技等方向有浓厚兴趣,具备较强的学习能力、问题分析能力和技术探索热情;\n5、具备良好的沟通协作能力,愿意理解真实业务需求,并将业务问题转化为可落地的技术方案;\n6、有一定学术研究背景,在机器学习、自然语言处理、大模型、多模态、Agent等相关方向发表过高质量论文,或有优秀开源项目、科研项目、竞赛成果者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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