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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法工程师(金融行业) - 中国交易与广告",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、杭州",
"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": {
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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:中国交易与广告,基于个性化推荐、深度学习和大模型技术,依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品,构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力,精准连接海量用户与商家,通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成,保障用户体验与商家权益,实现营收业务可持续增长;基于深厚的技术积累,构建高效、智能、可靠的交易与广告产品,全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里,你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战,深度应用业界领先的商业模型与算法技术,投身面向未来的数字营销能力建设,持续探索前沿技术。\n\n1、负责金融行业(以保险为主,兼顾其他金融场景)的大模型能力建设与应用落地,围绕用户咨询、需求分析、方案规划、服务协助、续期经营与B端经营助手等场景,打造可落地的智能化能力;\n2、结合金融行业复杂流程与专业知识,设计知识检索(RAG)、工具调用、任务规划、多轮对话、执行反馈、记忆管理与多智能体协作等能力;\n3、构建面向金融场景的模型后训练体系,围绕条款/规则理解、需求分析、风险识别、服务决策等任务开展SFT、RL、偏好对齐、数据合成与领域Benchmark建设,持续提升模型在专业场景中的准确性、可靠性与可评测性;\n4、建设金融行业知识体系与评测体系,覆盖事实准确性、规划质量、工具调用正确率、对话体验、任务完成率、安全合规与可解释性;\n5、推动大模型能力与业务系统工具、推荐分发、经营平台与内容生产等融合,形成从需求理解到服务执行的业务闭环;\n6、关注前沿大模型与智能体技术(Agentic Workflow、复杂任务规划、生产级智能体架构等),探索下一代金融智能服务形态。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历,计算机相关专业优先;\n2、具备扎实的机器学习、自然语言处理、系统设计与工程实现基础;熟悉LLM、RAG、工具调用、Function Calling、工作流编排、多轮对话、复杂任务规划或模型评测中的一个或多个方向,有完整项目落地经验;\n3、有保险、金融、医疗等垂直领域大模型后训练经验者优先,熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向;\n4、具备良好的工程与架构能力,能够设计高可用、可扩展、可观测、可评测的智能系统;\n5、理解大模型/智能体在真实业务场景中的稳定性、成本、延迟、权限、安全与可控性问题,能够在复杂业务约束下推动方案落地;\n6、有智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"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,计算机相关专业优先;3、有保险、金融、医疗等垂直领域大模型后训练经验者优先,熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向;6、有智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "大模型算法工程师(金融行业) - 中国交易与广告\n职位描述\n团队介绍:中国交易与广告,基于个性化推荐、深度学习和大模型技术,依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品,构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力,精准连接海量用户与商家,通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成,保障用户体验与商家权益,实现营收业务可持续增长;基于深厚的技术积累,构建高效、智能、可靠的交易与广告产品,全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里,你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战,深度应用业界领先的商业模型与算法技术,投身面向未来的数字营销能力建设,持续探索前沿技术。\n\n1、负责金融行业(以保险为主,兼顾其他金融场景)的大模型能力建设与应用落地,围绕用户咨询、需求分析、方案规划、服务协助、续期经营与B端经营助手等场景,打造可落地的智能化能力;\n2、结合金融行业复杂流程与专业知识,设计知识检索(RAG)、工具调用、任务规划、多轮对话、执行反馈、记忆管理与多智能体协作等能力;\n3、构建面向金融场景的模型后训练体系,围绕条款/规则理解、需求分析、风险识别、服务决策等任务开展SFT、RL、偏好对齐、数据合成与领域Benchmark建设,持续提升模型在专业场景中的准确性、可靠性与可评测性;\n4、建设金融行业知识体系与评测体系,覆盖事实准确性、规划质量、工具调用正确率、对话体验、任务完成率、安全合规与可解释性;\n5、推动大模型能力与业务系统工具、推荐分发、经营平台与内容生产等融合,形成从需求理解到服务执行的业务闭环;\n6、关注前沿大模型与智能体技术(Agentic Workflow、复杂任务规划、生产级智能体架构等),探索下一代金融智能服务形态。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机相关专业优先;\n2、具备扎实的机器学习、自然语言处理、系统设计与工程实现基础;熟悉LLM、RAG、工具调用、Function Calling、工作流编排、多轮对话、复杂任务规划或模型评测中的一个或多个方向,有完整项目落地经验;\n3、有保险、金融、医疗等垂直领域大模型后训练经验者优先,熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向;\n4、具备良好的工程与架构能力,能够设计高可用、可扩展、可观测、可评测的智能系统;\n5、理解大模型/智能体在真实业务场景中的稳定性、成本、延迟、权限、安全与可控性问题,能够在复杂业务约束下推动方案落地;\n6、有智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先。\n团队介绍:中国交易与广告,基于个性化推荐、深度学习和大模型技术,依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品,构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力,精准连接海量用户与商家,通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成,保障用户体验与商家权益,实现营收业务可持续增长;基于深厚的技术积累,构建高效、智能、可靠的交易与广告产品,全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里,你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战,深度应用业界领先的商业模型与算法技术,投身面向未来的数字营销能力建设,持续探索前沿技术。\n\n1、负责金融行业(以保险为主,兼顾其他金融场景)的大模型能力建设与应用落地,围绕用户咨询、需求分析、方案规划、服务协助、续期经营与B端经营助手等场景,打造可落地的智能化能力;\n2、结合金融行业复杂流程与专业知识,设计知识检索(RAG)、工具调用、任务规划、多轮对话、执行反馈、记忆管理与多智能体协作等能力;\n3、构建面向金融场景的模型后训练体系,围绕条款/规则理解、需求分析、风险识别、服务决策等任务开展SFT、RL、偏好对齐、数据合成与领域Benchmark建设,持续提升模型在专业场景中的准确性、可靠性与可评测性;\n4、建设金融行业知识体系与评测体系,覆盖事实准确性、规划质量、工具调用正确率、对话体验、任务完成率、安全合规与可解释性;\n5、推动大模型能力与业务系统工具、推荐分发、经营平台与内容生产等融合,形成从需求理解到服务执行的业务闭环;\n6、关注前沿大模型与智能体技术(Agentic Workflow、复杂任务规划、生产级智能体架构等),探索下一代金融智能服务形态。\n1、2027届获得本科及以上学历,计算机相关专业优先;\n2、具备扎实的机器学习、自然语言处理、系统设计与工程实现基础;熟悉LLM、RAG、工具调用、Function Calling、工作流编排、多轮对话、复杂任务规划或模型评测中的一个或多个方向,有完整项目落地经验;\n3、有保险、金融、医疗等垂直领域大模型后训练经验者优先,熟悉SFT、RL、偏好对齐、数据构造、Reward Model、领域评测集建设或模型安全对齐等方向;\n4、具备良好的工程与架构能力,能够设计高可用、可扩展、可观测、可评测的智能系统;\n5、理解大模型/智能体在真实业务场景中的稳定性、成本、延迟、权限、安全与可控性问题,能够在复杂业务约束下推动方案落地;\n6、有智能客服、知识问答、经营助手、数据分析Agent、研发助手或生产级智能体平台经验者优先。",
"standard_classification": {
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