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": "秒哒大模型算法实习生（J93721）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市,上海市",
"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": {
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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": {
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"degree": "-本科及以上学历在校生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-参与大模型应用低代码/无代码开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率\n-研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent与代码生成等方向\n-深入理解数据飞轮、大模型训练、代码解释器等原理及常用方法并在工作中优化框架\n-与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案\n-持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性",
"requirements_text": "-本科及以上学历在校生，可尽快到岗线下实习4个月及以上，每周至少出勤4天\n-计算机、软件相关专业，具备扎实的编程能力和算法基础；对AI产品有信念，有热情，有充分的求知欲和好奇心\n-熟悉主流大语言模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）的原理和应用\n-精通Python，熟悉深度学习框架（PaddlePaddle/PyTorch/TensorFlow）\n-具备以下一项或多项经验：CodingAgent设计开发；Prompt Engineering实践经验；大模型微调（Fine-tuning）经验；向量检索、知识库构建经验；LLM应用开发和策略实现经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"模型微调",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"hire_time": "本科及以上学历在校生，可尽快到岗线下实习4个月及以上，每周至少出勤4天",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/320200cd-893d-4076-b39d-1f77f7a79948"
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"fulltext": "秒哒大模型算法实习生（J93721）\n秒哒大模型算法实习生（J93721）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市,上海市\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-参与大模型应用低代码/无代码开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率\n-研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent与代码生成等方向\n-深入理解数据飞轮、大模型训练、代码解释器等原理及常用方法并在工作中优化框架\n-与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案\n-持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性\n\n职责要求\n-本科及以上学历在校生，可尽快到岗线下实习4个月及以上，每周至少出勤4天\n-计算机、软件相关专业，具备扎实的编程能力和算法基础；对AI产品有信念，有热情，有充分的求知欲和好奇心\n-熟悉主流大语言模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）的原理和应用\n-精通Python，熟悉深度学习框架（PaddlePaddle/PyTorch/TensorFlow）\n-具备以下一项或多项经验：CodingAgent设计开发；Prompt Engineering实践经验；大模型微调（Fine-tuning）经验；向量检索、知识库构建经验；LLM应用开发和策略实现经验\n-参与大模型应用低代码/无代码开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率\n-研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent与代码生成等方向\n-深入理解数据飞轮、大模型训练、代码解释器等原理及常用方法并在工作中优化框架\n-与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案\n-持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性\n-本科及以上学历在校生，可尽快到岗线下实习4个月及以上，每周至少出勤4天\n-计算机、软件相关专业，具备扎实的编程能力和算法基础；对AI产品有信念，有热情，有充分的求知欲和好奇心\n-熟悉主流大语言模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）的原理和应用\n-精通Python，熟悉深度学习框架（PaddlePaddle/PyTorch/TensorFlow）\n-具备以下一项或多项经验：CodingAgent设计开发；Prompt Engineering实践经验；大模型微调（Fine-tuning）经验；向量检索、知识库构建经验；LLM应用开发和策略实现经验",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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