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": "大模型算法工程师（AI应用）-Data AML",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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": {
"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": {
"working_years": "",
"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、打造行业领先的大模型Context Engineering产品，包含向量库/知识库/记忆库等原子产品优化，在Agent Memory/参数化压缩/多模态/自进化等方向，通过模型侧优化创新提升产品竞争力；\n2、探索行业领先的AI搜索/AI推荐/AI问答产品；推进数据合成，模型后训练等方案，提高模型通用能力和业务场景表现；\n3、跟进学术界和工业界大模型相关技术进展，聚焦模型和底层创新，探索相关技术在业务应用。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历，有相关方向技术和研究背景的候选人优先；\n2、优秀的代码能力，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习算法框架；\n3、有领域顶级会议文章(ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、KDD等)、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先；\n4、熟悉大模型相关技术（RL算法、Agent、多模态等），在大模型领域主导参与过大影响力的项目者优；\n5、对新技术充满热情，具有较强的学习能力，出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"解决问题",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机相关专业本科及以上学历，有相关方向技术和研究背景的候选人优先；3、有领域顶级会议文章(ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、KDD等)、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7366962879554390298/detail"
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"fulltext": "大模型算法工程师（AI应用）-Data AML\n职位描述\n1、打造行业领先的大模型Context Engineering产品，包含向量库/知识库/记忆库等原子产品优化，在Agent Memory/参数化压缩/多模态/自进化等方向，通过模型侧优化创新提升产品竞争力；\n2、探索行业领先的AI搜索/AI推荐/AI问答产品；推进数据合成，模型后训练等方案，提高模型通用能力和业务场景表现；\n3、跟进学术界和工业界大模型相关技术进展，聚焦模型和底层创新，探索相关技术在业务应用。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历，有相关方向技术和研究背景的候选人优先；\n2、优秀的代码能力，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习算法框架；\n3、有领域顶级会议文章(ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、KDD等)、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先；\n4、熟悉大模型相关技术（RL算法、Agent、多模态等），在大模型领域主导参与过大影响力的项目者优；\n5、对新技术充满热情，具有较强的学习能力，出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题。\n1、打造行业领先的大模型Context Engineering产品，包含向量库/知识库/记忆库等原子产品优化，在Agent Memory/参数化压缩/多模态/自进化等方向，通过模型侧优化创新提升产品竞争力；\n2、探索行业领先的AI搜索/AI推荐/AI问答产品；推进数据合成，模型后训练等方案，提高模型通用能力和业务场景表现；\n3、跟进学术界和工业界大模型相关技术进展，聚焦模型和底层创新，探索相关技术在业务应用。\n1、计算机相关专业本科及以上学历，有相关方向技术和研究背景的候选人优先；\n2、优秀的代码能力，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习算法框架；\n3、有领域顶级会议文章(ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、KDD等)、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先；\n4、熟悉大模型相关技术（RL算法、Agent、多模态等），在大模型领域主导参与过大影响力的项目者优；\n5、对新技术充满热情，具有较强的学习能力，出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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