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（J97242）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "安全与企业效率平台",
"location": "深圳市",
"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": {
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"degree": "-计算机或者相关专业本科及以上在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-大语言模型算法优化与建设：负责大语言模型（LLM）的核心算法优化与建设工作，包括但不限于：大模型预训练和SFT、RLHF、蒸馏方向等技术\n-智能办公场景下的LLM应用开发：将优化后的大语言模型应用于智能办公场景，包括但不限于对话系统、智能问答、信息抽取等关键领域\n-LLM应用效果评估与优化：建立科学的评估体系，对LLM在智能办公场景下的应用效果进行全面评估，提升用户体验与系统性能\n-技术前沿探索与团队协作：持续关注并研究大语言模型领域的最新技术动态与研究成果，保持团队在技术上的领先地位",
"requirements_text": "-计算机或者相关专业本科及以上在读，研一/研二；博一/博二/博三优先，至少4个月实习期\n-熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉业界领先的LLM（如GPT、LLaMA）的基本原理和训练方法，有文本生成、对话系统、问答系统、信息抽取等的研究经验\n-具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架，有LLM项目经验者优先\n-具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神\n-在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "博一/博二/博三优先，至少4个月实习期；具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架，有LLM项目经验者优先；在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "大模型算法实习生（J97242）\n大模型算法实习生（J97242）\n\n基础信息\n部门：安全与企业效率平台\n地点：深圳市\n项目：日常实习项目\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-大语言模型算法优化与建设：负责大语言模型（LLM）的核心算法优化与建设工作，包括但不限于：大模型预训练和SFT、RLHF、蒸馏方向等技术\n-智能办公场景下的LLM应用开发：将优化后的大语言模型应用于智能办公场景，包括但不限于对话系统、智能问答、信息抽取等关键领域\n-LLM应用效果评估与优化：建立科学的评估体系，对LLM在智能办公场景下的应用效果进行全面评估，提升用户体验与系统性能\n-技术前沿探索与团队协作：持续关注并研究大语言模型领域的最新技术动态与研究成果，保持团队在技术上的领先地位\n\n职责要求\n-计算机或者相关专业本科及以上在读，研一/研二；博一/博二/博三优先，至少4个月实习期\n-熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉业界领先的LLM（如GPT、LLaMA）的基本原理和训练方法，有文本生成、对话系统、问答系统、信息抽取等的研究经验\n-具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架，有LLM项目经验者优先\n-具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神\n-在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表者优先\n-大语言模型算法优化与建设：负责大语言模型（LLM）的核心算法优化与建设工作，包括但不限于：大模型预训练和SFT、RLHF、蒸馏方向等技术\n-智能办公场景下的LLM应用开发：将优化后的大语言模型应用于智能办公场景，包括但不限于对话系统、智能问答、信息抽取等关键领域\n-LLM应用效果评估与优化：建立科学的评估体系，对LLM在智能办公场景下的应用效果进行全面评估，提升用户体验与系统性能\n-技术前沿探索与团队协作：持续关注并研究大语言模型领域的最新技术动态与研究成果，保持团队在技术上的领先地位\n-计算机或者相关专业本科及以上在读，研一/研二；博一/博二/博三优先，至少4个月实习期\n-熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉业界领先的LLM（如GPT、LLaMA）的基本原理和训练方法，有文本生成、对话系统、问答系统、信息抽取等的研究经验\n-具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架，有LLM项目经验者优先\n-具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神\n-在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表者优先",
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"std_category_code": "T010",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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