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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法工程师（代码质量方向）-Dev Infra",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AI Coding场景下大模型能力优化，持续提升AI生成代码的正确性、需求一致性和可维护性；\n2、研究并落地Reasoning、Agent、Long Context、Memory、Feedback Learning等前沿技术，提升模型在复杂软件工程场景中的理解、推理与问题解决能力；\n3、构建面向需求、业务逻辑、历史代码和工程规范的知识理解与应用能力，提升模型对真实研发场景的认知水平；\n4、基于真实开发者反馈构建训练数据与反馈学习体系，推动模型持续学习和能力进化，构建从用户反馈到模型优化的数据飞轮，实现质量能力的持续迭代和规模化提升；\n5、探索SFT、DPO、RLHF、RFT等后训练技术在代码质量场景中的应用，持续优化模型效果。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历；\n2、扎实的机器学习、深度学习基础，深入理解Transformer、大语言模型训练与推理机制；\n3、熟悉PyTorch等深度学习框架，具备较强算法实现与工程能力；\n4、熟悉大模型后训练相关技术，对SFT、DPO、RLHF、RFT等至少一个方向有实践经验；\n5、具备优秀的问题抽象与创新能力，对AI Coding、Agent和软件工程智能化方向有浓厚兴趣。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
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"fulltext": "大模型算法工程师（代码质量方向）-Dev Infra\n职位描述\n1、负责AI Coding场景下大模型能力优化，持续提升AI生成代码的正确性、需求一致性和可维护性；\n2、研究并落地Reasoning、Agent、Long Context、Memory、Feedback Learning等前沿技术，提升模型在复杂软件工程场景中的理解、推理与问题解决能力；\n3、构建面向需求、业务逻辑、历史代码和工程规范的知识理解与应用能力，提升模型对真实研发场景的认知水平；\n4、基于真实开发者反馈构建训练数据与反馈学习体系，推动模型持续学习和能力进化，构建从用户反馈到模型优化的数据飞轮，实现质量能力的持续迭代和规模化提升；\n5、探索SFT、DPO、RLHF、RFT等后训练技术在代码质量场景中的应用，持续优化模型效果。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历；\n2、扎实的机器学习、深度学习基础，深入理解Transformer、大语言模型训练与推理机制；\n3、熟悉PyTorch等深度学习框架，具备较强算法实现与工程能力；\n4、熟悉大模型后训练相关技术，对SFT、DPO、RLHF、RFT等至少一个方向有实践经验；\n5、具备优秀的问题抽象与创新能力，对AI Coding、Agent和软件工程智能化方向有浓厚兴趣。\n1、负责AI Coding场景下大模型能力优化，持续提升AI生成代码的正确性、需求一致性和可维护性；\n2、研究并落地Reasoning、Agent、Long Context、Memory、Feedback Learning等前沿技术，提升模型在复杂软件工程场景中的理解、推理与问题解决能力；\n3、构建面向需求、业务逻辑、历史代码和工程规范的知识理解与应用能力，提升模型对真实研发场景的认知水平；\n4、基于真实开发者反馈构建训练数据与反馈学习体系，推动模型持续学习和能力进化，构建从用户反馈到模型优化的数据飞轮，实现质量能力的持续迭代和规模化提升；\n5、探索SFT、DPO、RLHF、RFT等后训练技术在代码质量场景中的应用，持续优化模型效果。\n1、计算机、人工智能、数学等相关专业，本科及以上学历；\n2、扎实的机器学习、深度学习基础，深入理解Transformer、大语言模型训练与推理机制；\n3、熟悉PyTorch等深度学习框架，具备较强算法实现与工程能力；\n4、熟悉大模型后训练相关技术，对SFT、DPO、RLHF、RFT等至少一个方向有实践经验；\n5、具备优秀的问题抽象与创新能力，对AI Coding、Agent和软件工程智能化方向有浓厚兴趣。",
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