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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "核心本地商业-基础研发平台",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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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、参与大模型算法研究相关工作，包括算法设计、优化和实现。\n2、通过微调/强化学习、预训练等技术方法，提升模型在各类场景下能力。\n3、跟踪和研究业界SOTA算法和技术，完成算法的调研、选型与调优。",
"requirements_text": "1、扎实的算法基础，熟悉LLM、NLP相关算法和模型。\n2、有Tensorflow, pytorch等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先.\n3、有语义理解、对话系统、问答系统、机器翻译、知识图谱等相关项目经验者优先。\n4、在ACL、EMNLP、NAACL、SIGIR等自然语言处理会议或期刊中有论文发表者优先。\n5、每周至少全职工作四天，保证实习至少4个月。\n6、实习须征得导师同意。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"自然语言处理",
"知识图谱"
],
"preferred_qualifications": "2、有Tensorflow, pytorch等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先.；3、有语义理解、对话系统、问答系统、机器翻译、知识图谱等相关项目经验者优先；4、在ACL、EMNLP、NAACL、SIGIR等自然语言处理会议或期刊中有论文发表者优先",
"job_highlights": "1、资深算法专家的一对一指导。\n2、丰富的计算资源及核心场景数据。\n3、真实应用场景的实践和挑战，为您提供挑战性的项目和技术成长机会。\n4、发表会议论文的机会，共同探索算法领域的前沿技术。"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"hire_time": "5、每周至少全职工作四天，保证实习至少4个月",
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"job_url": "https://zhaopin.meituan.com/web/position/detail?jobUnionId=1038898418&jobShareType=1"
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"fulltext": "大模型算法实习生\n大模型算法实习生\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-08-20\n\n岗位职责\n1、参与大模型算法研究相关工作，包括算法设计、优化和实现。\n2、通过微调/强化学习、预训练等技术方法，提升模型在各类场景下能力。\n3、跟踪和研究业界SOTA算法和技术，完成算法的调研、选型与调优。\n\n岗位基本要求\n1、扎实的算法基础，熟悉LLM、NLP相关算法和模型。\n2、有Tensorflow, pytorch等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先.\n3、有语义理解、对话系统、问答系统、机器翻译、知识图谱等相关项目经验者优先。\n4、在ACL、EMNLP、NAACL、SIGIR等自然语言处理会议或期刊中有论文发表者优先。\n5、每周至少全职工作四天，保证实习至少4个月。\n6、实习须征得导师同意。\n\n岗位亮点\n1、资深算法专家的一对一指导。\n2、丰富的计算资源及核心场景数据。\n3、真实应用场景的实践和挑战，为您提供挑战性的项目和技术成长机会。\n4、发表会议论文的机会，共同探索算法领域的前沿技术。\n1、参与大模型算法研究相关工作，包括算法设计、优化和实现。\n2、通过微调/强化学习、预训练等技术方法，提升模型在各类场景下能力。\n3、跟踪和研究业界SOTA算法和技术，完成算法的调研、选型与调优。\n1、扎实的算法基础，熟悉LLM、NLP相关算法和模型。\n2、有Tensorflow, pytorch等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先.\n3、有语义理解、对话系统、问答系统、机器翻译、知识图谱等相关项目经验者优先。\n4、在ACL、EMNLP、NAACL、SIGIR等自然语言处理会议或期刊中有论文发表者优先。\n5、每周至少全职工作四天，保证实习至少4个月。\n6、实习须征得导师同意。",
"standard_classification": {
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