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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型应用算法工程师-剪映CapCut",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "深圳",
        "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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    "requirements": {
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        "degree": "硕士研究生及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责剪映CapCut的多模态模型的偏好对齐算法，使用SFT/RLHF/POST Training等技术对视频创作进行领域知识建模；\n2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。",
        "requirements_text": "1、数学、计算机、控制科学、软件工程、人工智能等相关学科，硕士研究生及以上学历；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、熟悉LLM的训练或Fine-tuning的方法，例如SFT/RLHF经验，或熟悉强化学习（RL）概念深入了解PPO相关算法知识；\n4、扎实的Python或者C++编程功底，了解PyTorch，Tensorflow，Deepspeed，Megatron，vLLM等大模型训练、推理技术栈；\n5、对技术有热情，关注大模型新研究和论文，对大模型的应用有兴趣；\n6、有独立解决问题的能力，有良好的技术沟通及协作能力，并乐于推动项目中问题的解决。\n\n加分项：\n1、参与过大模型项目的相关RLHF工作；\n2、深入了解对齐算法工程实践，能够优化RLHF相应框架训推效率；\n3、了解多模态大模型的对齐，了解步骤监督学习相关内容。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "强化学习",
            "模型训练",
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            "大语言模型"
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    "contact": {
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        "contact_methods": [
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    "fulltext": "大模型应用算法工程师-剪映CapCut\n职位描述\n1、负责剪映CapCut的多模态模型的偏好对齐算法，使用SFT/RLHF/POST Training等技术对视频创作进行领域知识建模；\n2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。\n\n职位要求\n1、数学、计算机、控制科学、软件工程、人工智能等相关学科，硕士研究生及以上学历；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、熟悉LLM的训练或Fine-tuning的方法，例如SFT/RLHF经验，或熟悉强化学习（RL）概念深入了解PPO相关算法知识；\n4、扎实的Python或者C++编程功底，了解PyTorch，Tensorflow，Deepspeed，Megatron，vLLM等大模型训练、推理技术栈；\n5、对技术有热情，关注大模型新研究和论文，对大模型的应用有兴趣；\n6、有独立解决问题的能力，有良好的技术沟通及协作能力，并乐于推动项目中问题的解决。\n\n加分项：\n1、参与过大模型项目的相关RLHF工作；\n2、深入了解对齐算法工程实践，能够优化RLHF相应框架训推效率；\n3、了解多模态大模型的对齐，了解步骤监督学习相关内容。\n1、负责剪映CapCut的多模态模型的偏好对齐算法，使用SFT/RLHF/POST Training等技术对视频创作进行领域知识建模；\n2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。\n1、数学、计算机、控制科学、软件工程、人工智能等相关学科，硕士研究生及以上学历；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、熟悉LLM的训练或Fine-tuning的方法，例如SFT/RLHF经验，或熟悉强化学习（RL）概念深入了解PPO相关算法知识；\n4、扎实的Python或者C++编程功底，了解PyTorch，Tensorflow，Deepspeed，Megatron，vLLM等大模型训练、推理技术栈；\n5、对技术有热情，关注大模型新研究和论文，对大模型的应用有兴趣；\n6、有独立解决问题的能力，有良好的技术沟通及协作能力，并乐于推动项目中问题的解决。\n\n加分项：\n1、参与过大模型项目的相关RLHF工作；\n2、深入了解对齐算法工程实践，能够优化RLHF相应框架训推效率；\n3、了解多模态大模型的对齐，了解步骤监督学习相关内容。"
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