主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向",
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"department": "淘天集团",
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"degree": "专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "背景介绍：\n我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！\n1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程；\n2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力；\n3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。",
"requirements_text": "1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。\n2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优化经验。\n3. 软件工程思维（重要加分项）： 理解软件研发全流程，熟悉代码分析、系统架构等；有将AI技术应用于软件工程（AI for SE）领域，或具备知识图谱、知识工程背景者优先。\n4. 综合素质： 具备出色的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，对用AI解决复杂研发问题充满热情。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"深度学习",
"知识图谱",
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"系统架构",
"团队协作",
"大语言模型"
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"fulltext": "业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向\n业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n背景介绍：\n我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！\n1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程；\n2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力；\n3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。\n\n职位要求\n1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。\n2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优化经验。\n3. 软件工程思维（重要加分项）： 理解软件研发全流程，熟悉代码分析、系统架构等；有将AI技术应用于软件工程（AI for SE）领域，或具备知识图谱、知识工程背景者优先。\n4. 综合素质： 具备出色的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，对用AI解决复杂研发问题充满热情。\n背景介绍：\n我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！\n1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程；\n2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力；\n3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。\n1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。\n2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优化经验。\n3. 软件工程思维（重要加分项）： 理解软件研发全流程，熟悉代码分析、系统架构等；有将AI技术应用于软件工程（AI for SE）领域，或具备知识图谱、知识工程背景者优先。\n4. 综合素质： 具备出色的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，对用AI解决复杂研发问题充满热情。",
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