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": "代码大模型算法工程师（J85626）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "基础模型研发部",
"location": "北京市,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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-开展代码大模型的训练和优化，包括但不限于Code Pretrain、Alignment、RL等研发工作\n-开展代码自动评估体系和代码沙盒环境建设，建设高质量代码能力体系和数据合成策略\n-开展代码通用智能体研发，构建思考规划、工具调用、执行反馈等核心能力\n-推动代码大模型在代码助手、无代码等业务场景的落地和迭代",
"requirements_text": "-具有优秀的代码能力和算法功底，在ACM/ICPC/NOI/IOI/Top coder 等比赛获奖者优先；\n-熟悉大模型领域的数据工程建设、预训练、SFT、RLHF等流程，具备实操经验及项目实践者优先\n-有一定的学术能力，发表过AI顶会论文或参与大模型开源项目者优先",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "具有优秀的代码能力和算法功底，在ACM/ICPC/NOI/IOI/Top coder 等比赛获奖者优先；熟悉大模型领域的数据工程建设、预训练、SFT、RLHF等流程，具备实操经验及项目实践者优先；有一定的学术能力，发表过AI顶会论文或参与大模型开源项目者优先",
"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/SOCIAL/dc187a34-92b7-4859-a6d8-1836e67ec646"
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"posting": {
"posting_id": "dc187a34-92b7-4859-a6d8-1836e67ec646",
"post_date": "2025-06-04",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/dc187a34-92b7-4859-a6d8-1836e67ec646"
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"fulltext": "代码大模型算法工程师（J85626）\n代码大模型算法工程师（J85626）\n\n基础信息\n部门：基础模型研发部\n地点：北京市,深圳市\n类别：技术\n招聘人数：3\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-开展代码大模型的训练和优化，包括但不限于Code Pretrain、Alignment、RL等研发工作\n-开展代码自动评估体系和代码沙盒环境建设，建设高质量代码能力体系和数据合成策略\n-开展代码通用智能体研发，构建思考规划、工具调用、执行反馈等核心能力\n-推动代码大模型在代码助手、无代码等业务场景的落地和迭代\n\n职责要求\n-具有优秀的代码能力和算法功底，在ACM/ICPC/NOI/IOI/Top coder 等比赛获奖者优先；\n-熟悉大模型领域的数据工程建设、预训练、SFT、RLHF等流程，具备实操经验及项目实践者优先\n-有一定的学术能力，发表过AI顶会论文或参与大模型开源项目者优先\n-开展代码大模型的训练和优化，包括但不限于Code Pretrain、Alignment、RL等研发工作\n-开展代码自动评估体系和代码沙盒环境建设，建设高质量代码能力体系和数据合成策略\n-开展代码通用智能体研发，构建思考规划、工具调用、执行反馈等核心能力\n-推动代码大模型在代码助手、无代码等业务场景的落地和迭代\n-具有优秀的代码能力和算法功底，在ACM/ICPC/NOI/IOI/Top coder 等比赛获奖者优先；\n-熟悉大模型领域的数据工程建设、预训练、SFT、RLHF等流程，具备实操经验及项目实践者优先\n-有一定的学术能力，发表过AI顶会论文或参与大模型开源项目者优先",
"standard_classification": {
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