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）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型应用/agent算法工程师（J101345）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-计算机、人工智能或者数学相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-参与AI助手效果优化：优化通用问答效果，提升提升响应质量和用户满意度，涉及router分流策略、plan策略、检索rag策略、内容生成质量、工具调用/Deep Research skill效果优化等核心环节\n-参与ai熟手各阶段模型训练，包括但不限于pretrain、SFT、 PPO、DPO、GRPO等\n-探索大模型在复杂任务中的自主推理、工具调用与长期规划能力，结合 RL 提升智能体决策水平\n-策略设计与迭代：参与建立AI助手效果评估体系，基于数据分析驱动策略迭代，形成\"评估-优化-验证\"的闭环机制\n-跟踪并复现国际顶级会议在 LLM 领域的最新进展",
"requirements_text": "-计算机、人工智能或者数学相关专业硕士及以上学历\n-具备优秀的工程实现能力和问题拆解能力，能独立推进端到端算法落地\n-熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架，熟悉常用大模型训练库\n-熟悉大模型能力特点，了解大模型后训练、RAG、Agent、Deep Research等技术方向\n-深入理解 Transformer 架构及SFT/RLHF/DPO/PPO/GRPO等算法\n-对 AGI 技术有热情，乐于探索前沿、拥抱不确定性\n-在NeurIPS、ICML、ICLR、 ACL等顶会发表论文，或 Kaggle、ACM 竞赛获奖者优先\n-加分项：\n-有高质量开源项目、顶会论文或知名 AI 实验室研究经历\n-参与过对话系统、机器人决策等落地项目",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
"模型训练",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "在NeurIPS、ICML、ICLR、 ACL等顶会发表论文，或 Kaggle、ACM 竞赛获奖者优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/1a0bfe96-f59c-4384-9525-79fdf324c67f"
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"posting": {
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"post_date": "2026-07-08",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/1a0bfe96-f59c-4384-9525-79fdf324c67f"
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"fulltext": "大模型应用/agent算法工程师（J101345）\n大模型应用/agent算法工程师（J101345）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市\n项目：日常实习项目\n类别：技术\n招聘人数：2\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-参与AI助手效果优化：优化通用问答效果，提升提升响应质量和用户满意度，涉及router分流策略、plan策略、检索rag策略、内容生成质量、工具调用/Deep Research skill效果优化等核心环节\n-参与ai熟手各阶段模型训练，包括但不限于pretrain、SFT、 PPO、DPO、GRPO等\n-探索大模型在复杂任务中的自主推理、工具调用与长期规划能力，结合 RL 提升智能体决策水平\n-策略设计与迭代：参与建立AI助手效果评估体系，基于数据分析驱动策略迭代，形成\"评估-优化-验证\"的闭环机制\n-跟踪并复现国际顶级会议在 LLM 领域的最新进展\n\n职责要求\n-计算机、人工智能或者数学相关专业硕士及以上学历\n-具备优秀的工程实现能力和问题拆解能力，能独立推进端到端算法落地\n-熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架，熟悉常用大模型训练库\n-熟悉大模型能力特点，了解大模型后训练、RAG、Agent、Deep Research等技术方向\n-深入理解 Transformer 架构及SFT/RLHF/DPO/PPO/GRPO等算法\n-对 AGI 技术有热情，乐于探索前沿、拥抱不确定性\n-在NeurIPS、ICML、ICLR、 ACL等顶会发表论文，或 Kaggle、ACM 竞赛获奖者优先\n-加分项：\n-有高质量开源项目、顶会论文或知名 AI 实验室研究经历\n-参与过对话系统、机器人决策等落地项目\n-参与AI助手效果优化：优化通用问答效果，提升提升响应质量和用户满意度，涉及router分流策略、plan策略、检索rag策略、内容生成质量、工具调用/Deep Research skill效果优化等核心环节\n-参与ai熟手各阶段模型训练，包括但不限于pretrain、SFT、 PPO、DPO、GRPO等\n-探索大模型在复杂任务中的自主推理、工具调用与长期规划能力，结合 RL 提升智能体决策水平\n-策略设计与迭代：参与建立AI助手效果评估体系，基于数据分析驱动策略迭代，形成\"评估-优化-验证\"的闭环机制\n-跟踪并复现国际顶级会议在 LLM 领域的最新进展\n-计算机、人工智能或者数学相关专业硕士及以上学历\n-具备优秀的工程实现能力和问题拆解能力，能独立推进端到端算法落地\n-熟练掌握 PyTorch 等深度学习框架，熟悉常用大模型训练库\n-熟悉大模型能力特点，了解大模型后训练、RAG、Agent、Deep Research等技术方向\n-深入理解 Transformer 架构及SFT/RLHF/DPO/PPO/GRPO等算法\n-对 AGI 技术有热情，乐于探索前沿、拥抱不确定性\n-在NeurIPS、ICML、ICLR、 ACL等顶会发表论文，或 Kaggle、ACM 竞赛获奖者优先\n-加分项：\n-有高质量开源项目、顶会论文或知名 AI 实验室研究经历\n-参与过对话系统、机器人决策等落地项目",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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