主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型应用算法工程师（J84168）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IDG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "物理或相关领域的硕士或博士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责大模型在地图场景下的关键技术研发，包括指令遵循、深度推理、反思等核心能力的技术落地和优化\n-构建智能体工具使用、多智能体间协同解决复杂问题等能力\n-微调大语言模型，基于自有数据，训练更适合需求场景的模型\n-设计算法迭代飞轮，联合各角色，高效率地提升模型效果\n-阅读和理解最新的研究论文，跟踪和使用业界最佳实践进行模型训练，并进行效果验证和分析",
"requirements_text": "-对NLP、机器学习、大模型、智能体有较深入的理解，掌握大模型微调对齐等技术，有智能体开发经验者优先\n-具备出色的问题分析、问题解决能力，能够处理复杂的技术挑战，具有良好的跨团队协作能力\n-有良好的编程能力，有Python、C++、Go等编程语言经验\n-能阅读和理解技术研究论文，并能将论文的观点转化为实际的算法\n-计算机科学，电子工程，数学，物理或相关领域的硕士或博士学位\n-对于地图领域感兴趣，有构建智能地图应用、提升大众出行效率的强烈意愿",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"机器学习",
"模型微调",
"团队协作",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "对NLP、机器学习、大模型、智能体有较深入的理解，掌握大模型微调对齐等技术，有智能体开发经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/095ffc2b-77a6-4872-bc77-6edfc6e0d424"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "095ffc2b-77a6-4872-bc77-6edfc6e0d424",
"post_date": "2025-04-10",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/095ffc2b-77a6-4872-bc77-6edfc6e0d424"
},
"fulltext": "大模型应用算法工程师（J84168）\n大模型应用算法工程师（J84168）\n\n基础信息\n部门：IDG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责大模型在地图场景下的关键技术研发，包括指令遵循、深度推理、反思等核心能力的技术落地和优化\n-构建智能体工具使用、多智能体间协同解决复杂问题等能力\n-微调大语言模型，基于自有数据，训练更适合需求场景的模型\n-设计算法迭代飞轮，联合各角色，高效率地提升模型效果\n-阅读和理解最新的研究论文，跟踪和使用业界最佳实践进行模型训练，并进行效果验证和分析\n\n职责要求\n-对NLP、机器学习、大模型、智能体有较深入的理解，掌握大模型微调对齐等技术，有智能体开发经验者优先\n-具备出色的问题分析、问题解决能力，能够处理复杂的技术挑战，具有良好的跨团队协作能力\n-有良好的编程能力，有Python、C++、Go等编程语言经验\n-能阅读和理解技术研究论文，并能将论文的观点转化为实际的算法\n-计算机科学，电子工程，数学，物理或相关领域的硕士或博士学位\n-对于地图领域感兴趣，有构建智能地图应用、提升大众出行效率的强烈意愿\n-负责大模型在地图场景下的关键技术研发，包括指令遵循、深度推理、反思等核心能力的技术落地和优化\n-构建智能体工具使用、多智能体间协同解决复杂问题等能力\n-微调大语言模型，基于自有数据，训练更适合需求场景的模型\n-设计算法迭代飞轮，联合各角色，高效率地提升模型效果\n-阅读和理解最新的研究论文，跟踪和使用业界最佳实践进行模型训练，并进行效果验证和分析\n-对NLP、机器学习、大模型、智能体有较深入的理解，掌握大模型微调对齐等技术，有智能体开发经验者优先\n-具备出色的问题分析、问题解决能力，能够处理复杂的技术挑战，具有良好的跨团队协作能力\n-有良好的编程能力，有Python、C++、Go等编程语言经验\n-能阅读和理解技术研究论文，并能将论文的观点转化为实际的算法\n-计算机科学，电子工程，数学，物理或相关领域的硕士或博士学位\n-对于地图领域感兴趣，有构建智能地图应用、提升大众出行效率的强烈意愿",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [
"T009"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}