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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "NLP算法工程师-豆包手机助手",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京",
        "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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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责搜索相关算法的探索和实现，结合个人知识图谱，提升AI应用的个性化和理解能力；\n2、基于用户的多模态数据，构建用户的基础属性、兴趣以及个人知识图谱；\n3、负责大模型在垂类场景下的应用，探索大模型的落地方式和效果提升。",
        "requirements_text": "1、熟悉机器学习、深度学习常见模型，包括分类、回归、聚类等任务，具备大模型原理和微调经验的优先；\n2、至少具备搜索、NLP、知识图谱、Graph等一个方向相关原理，了解该方向核心、前沿模型算法，有搜索、NLP、图谱实际应用优先，包括不限于意图识别、Query理解、指代消歧、图谱构建和应用；\n3、熟悉C++/Java/Python等，至少熟悉一种主流的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）；\n4、在NLP、数据挖掘等会议上以第一作者发表论文的优先（ACL、EMNLP、KDD、WWW、SIGIR、ICLR、NeurIPS、ICML等）。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
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            "深度学习",
            "自然语言处理",
            "数据挖掘",
            "知识图谱",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、熟悉机器学习、深度学习常见模型，包括分类、回归、聚类等任务，具备大模型原理和微调经验的优先；2、至少具备搜索、NLP、知识图谱、Graph等一个方向相关原理，了解该方向核心、前沿模型算法，有搜索、NLP、图谱实际应用优先，包括不限于意图识别、Query理解、指代消歧、图谱构建和应用；4、在NLP、数据挖掘等会议上以第一作者发表论文的优先（ACL、EMNLP、KDD、WWW、SIGIR、ICLR、NeurIPS、ICML等）",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "NLP算法工程师-豆包手机助手\n职位描述\n1、负责搜索相关算法的探索和实现，结合个人知识图谱，提升AI应用的个性化和理解能力；\n2、基于用户的多模态数据，构建用户的基础属性、兴趣以及个人知识图谱；\n3、负责大模型在垂类场景下的应用，探索大模型的落地方式和效果提升。\n\n职位要求\n1、熟悉机器学习、深度学习常见模型，包括分类、回归、聚类等任务，具备大模型原理和微调经验的优先；\n2、至少具备搜索、NLP、知识图谱、Graph等一个方向相关原理，了解该方向核心、前沿模型算法，有搜索、NLP、图谱实际应用优先，包括不限于意图识别、Query理解、指代消歧、图谱构建和应用；\n3、熟悉C++/Java/Python等，至少熟悉一种主流的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）；\n4、在NLP、数据挖掘等会议上以第一作者发表论文的优先（ACL、EMNLP、KDD、WWW、SIGIR、ICLR、NeurIPS、ICML等）。\n1、负责搜索相关算法的探索和实现，结合个人知识图谱，提升AI应用的个性化和理解能力；\n2、基于用户的多模态数据，构建用户的基础属性、兴趣以及个人知识图谱；\n3、负责大模型在垂类场景下的应用，探索大模型的落地方式和效果提升。\n1、熟悉机器学习、深度学习常见模型，包括分类、回归、聚类等任务，具备大模型原理和微调经验的优先；\n2、至少具备搜索、NLP、知识图谱、Graph等一个方向相关原理，了解该方向核心、前沿模型算法，有搜索、NLP、图谱实际应用优先，包括不限于意图识别、Query理解、指代消歧、图谱构建和应用；\n3、熟悉C++/Java/Python等，至少熟悉一种主流的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）；\n4、在NLP、数据挖掘等会议上以第一作者发表论文的优先（ACL、EMNLP、KDD、WWW、SIGIR、ICLR、NeurIPS、ICML等）。"
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