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": "小度云平台部_大模型算法实习生(J38341)",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "小度科技",
"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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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责小度多模态大模型的结构设计、预训练任务、模型训练和推理验证等工作，包括但不限于多模态预训练、跨模态生成与检索、多模态对话等业务应用\n-跟踪多模态大模型方向前沿问题的研究\n-参与建设并持续保持部门多模态技术在业界的技术先进性，保持创新的同时将业界SOTA模型在小度业务场景进行产品化落地\n-负责的多模态技术涵盖视觉、语音、NLP等多个领域",
"requirements_text": "-本科及以上学历\n -对CV、NLP、多模态等相关领域有一定的理解，在其中一个或多个方向有深入的研究经历\n-优秀的工程实践能力，熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，掌握大规模并行训练技术\n-优秀的分析、解决问题能力，对新技术充满好奇，敢于挑战高难度，善于提出解决方案并快速验证\n-有大模型训练经验，熟悉Megatron/Deepspeed等常见大模型训练框架，对ChatGPT, GPT-4, StableDiffusion等大模型有深入研究且有实际训练经验者优先\n-在国际会议发表论文者优先，包括但不限于ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL NeurIPS, ICML等会议\n-实习3个月以上",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"解决问题",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "有大模型训练经验，熟悉Megatron/Deepspeed等常见大模型训练框架，对ChatGPT, GPT-4, StableDiffusion等大模型有深入研究且有实际训练经验者优先；在国际会议发表论文者优先，包括但不限于ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL NeurIPS, ICML等会议",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/c5caa9ac-86ed-43d9-a4b9-4119573943fc"
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"posting": {
"posting_id": "c5caa9ac-86ed-43d9-a4b9-4119573943fc",
"post_date": "2024-03-14",
"hire_time": "实习3个月以上",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/c5caa9ac-86ed-43d9-a4b9-4119573943fc"
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"fulltext": "小度云平台部_大模型算法实习生(J38341)\n小度云平台部_大模型算法实习生(J38341)\n\n基础信息\n部门：小度科技\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：0\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责小度多模态大模型的结构设计、预训练任务、模型训练和推理验证等工作，包括但不限于多模态预训练、跨模态生成与检索、多模态对话等业务应用\n-跟踪多模态大模型方向前沿问题的研究\n-参与建设并持续保持部门多模态技术在业界的技术先进性，保持创新的同时将业界SOTA模型在小度业务场景进行产品化落地\n-负责的多模态技术涵盖视觉、语音、NLP等多个领域\n\n职责要求\n-本科及以上学历\n -对CV、NLP、多模态等相关领域有一定的理解，在其中一个或多个方向有深入的研究经历\n-优秀的工程实践能力，熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，掌握大规模并行训练技术\n-优秀的分析、解决问题能力，对新技术充满好奇，敢于挑战高难度，善于提出解决方案并快速验证\n-有大模型训练经验，熟悉Megatron/Deepspeed等常见大模型训练框架，对ChatGPT, GPT-4, StableDiffusion等大模型有深入研究且有实际训练经验者优先\n-在国际会议发表论文者优先，包括但不限于ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL NeurIPS, ICML等会议\n-实习3个月以上\n-负责小度多模态大模型的结构设计、预训练任务、模型训练和推理验证等工作，包括但不限于多模态预训练、跨模态生成与检索、多模态对话等业务应用\n-跟踪多模态大模型方向前沿问题的研究\n-参与建设并持续保持部门多模态技术在业界的技术先进性，保持创新的同时将业界SOTA模型在小度业务场景进行产品化落地\n-负责的多模态技术涵盖视觉、语音、NLP等多个领域\n-本科及以上学历\n -对CV、NLP、多模态等相关领域有一定的理解，在其中一个或多个方向有深入的研究经历\n-优秀的工程实践能力，熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，掌握大规模并行训练技术\n-优秀的分析、解决问题能力，对新技术充满好奇，敢于挑战高难度，善于提出解决方案并快速验证\n-有大模型训练经验，熟悉Megatron/Deepspeed等常见大模型训练框架，对ChatGPT, GPT-4, StableDiffusion等大模型有深入研究且有实际训练经验者优先\n-在国际会议发表论文者优先，包括但不限于ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL NeurIPS, ICML等会议\n-实习3个月以上",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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