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": {
"job_title": "大模型应用算法工程师（智能客服）",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "核心本地商业-基础研发平台",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"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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"degree": "计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "1. 支持智能客服项目，负责对话理解和生成类任务的算法建模工作，包括但不限于知识和指令遵循、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。\n2. 参与大模型研发及业务落地，支持客户之声、风控、舆情、客服机器人等多场景的效果优化；\n3. 通过系统建设，降低业务分析数据的门槛，影响和提升业务对数据价值挖掘的能力和效率；\n4. 参与技术新的探索，挖掘大模型落地场景。",
"requirements_text": "1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。\n2. 具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek、Qwen、Llama等）及其他开源模型。精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）。\n3. 在以下至少一个技术领域有深入研究和丰富的实践经验：\n- 智能客服大模型\n- 复杂指令遵循、逻辑和数学推理、结合知识约束的推理、DPO、强化学习等\n- 大模型问答系统，RAG、Function Call等\n- Agent模型、多智能体系统\n4. 熟练掌握机器学习和深度学习的理论知识，并具备目标导向和数据思维。\n5. 具备优秀的算法设计和实现能力，能够独立完成算法的需求分析、方案设计、代码实现和效果评估，有发表顶会论文（ACL/AAAI/SIGIR等）者优先。\n6. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与产品、工程团队高效协作。\n7. 宽广的技术视野，强烈的钻研精神，主观能动性和学习能力，适应快速变化的技术趋势。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
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"模型训练",
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"沟通能力",
"学习能力",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"fulltext": "大模型应用算法工程师（智能客服）\n大模型应用算法工程师（智能客服）\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\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：2026-08-18\n\n岗位职责\n1. 支持智能客服项目，负责对话理解和生成类任务的算法建模工作，包括但不限于知识和指令遵循、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。\n2. 参与大模型研发及业务落地，支持客户之声、风控、舆情、客服机器人等多场景的效果优化；\n3. 通过系统建设，降低业务分析数据的门槛，影响和提升业务对数据价值挖掘的能力和效率；\n4. 参与技术新的探索，挖掘大模型落地场景。\n\n岗位基本要求\n1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。\n2. 具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek、Qwen、Llama等）及其他开源模型。精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）。\n3. 在以下至少一个技术领域有深入研究和丰富的实践经验：\n- 智能客服大模型\n- 复杂指令遵循、逻辑和数学推理、结合知识约束的推理、DPO、强化学习等\n- 大模型问答系统，RAG、Function Call等\n- Agent模型、多智能体系统\n4. 熟练掌握机器学习和深度学习的理论知识，并具备目标导向和数据思维。\n5. 具备优秀的算法设计和实现能力，能够独立完成算法的需求分析、方案设计、代码实现和效果评估，有发表顶会论文（ACL/AAAI/SIGIR等）者优先。\n6. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与产品、工程团队高效协作。\n7. 宽广的技术视野，强烈的钻研精神，主观能动性和学习能力，适应快速变化的技术趋势。\n\n岗位亮点\n1. 丰富的落地应用场景\n2. 充足的GPU计算资源\n3. 学习型组织的团队氛围\n4. 业界一流的同行专家\n1. 支持智能客服项目，负责对话理解和生成类任务的算法建模工作，包括但不限于知识和指令遵循、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。\n2. 参与大模型研发及业务落地，支持客户之声、风控、舆情、客服机器人等多场景的效果优化；\n3. 通过系统建设，降低业务分析数据的门槛，影响和提升业务对数据价值挖掘的能力和效率；\n4. 参与技术新的探索，挖掘大模型落地场景。\n1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，两年以上大模型、智能体或相关领域研发经验。\n2. 具备扎实的大模型训练和调优背景，熟悉主流的大语言模型（Deepseek、Qwen、Llama等）及其他开源模型。精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）。\n3. 在以下至少一个技术领域有深入研究和丰富的实践经验：\n- 智能客服大模型\n- 复杂指令遵循、逻辑和数学推理、结合知识约束的推理、DPO、强化学习等\n- 大模型问答系统，RAG、Function Call等\n- Agent模型、多智能体系统\n4. 熟练掌握机器学习和深度学习的理论知识，并具备目标导向和数据思维。\n5. 具备优秀的算法设计和实现能力，能够独立完成算法的需求分析、方案设计、代码实现和效果评估，有发表顶会论文（ACL/AAAI/SIGIR等）者优先。\n6. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与产品、工程团队高效协作。\n7. 宽广的技术视野，强烈的钻研精神，主观能动性和学习能力，适应快速变化的技术趋势。",
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