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": "大模型算法专家（J97844）",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "应用模型研发部",
"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",
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"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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"currency": "未披露",
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"benefits": "在这里，你将获得"
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"requirements": {
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"degree": "-计算机科学、人工智能、数学或相关领域的硕士/博士学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-我们是百度应用模型研发部，为多元化的业务场景研发高业务价值的AI模型。我们正打造一支AI Native的前沿技术团队，让技术驱动业务，让理想照进现实\n-在这里，你将获得\n-亿级用户影响力：深度参与亿级用户产品的技术研发，用AI推动行业的智能化升级，在解决真实世界难题中收获技术成就感\n-顶级成长资源：获得技术大牛一对一指导，在海量业务数据与大规模算力加持下，自由探索前沿技术方向，实现快速的能力跃迁\n-纯粹技术氛围：融入坦诚开放的团队文化，与一群有情有义的伙伴一起，做有价值、有挑战、有意义的事\n-你将负责\n- 大模型核心技术研发：负责大模型的后训练、强化学习等关键技术的实现与优化，提升模型在复杂任务中的性能与稳定性\n-领域数据体系建设：深入挖掘行业的多源异构数据，构建高质量训练语料库与知识增强机制，提升模型在各场景下的可控性与泛化能力\n-前沿技术探索：跟踪LLM最新研究进展，基于领域知识训练垂直场景大模型，推动技术从研究到落地的闭环",
"requirements_text": "-计算机科学、人工智能、数学或相关领域的硕士/博士学历，或具备同等的实践经验\n-熟悉NLP与大模型训练机制，深入理解数据质量对模型性能的关键影响\n-熟练掌握Python及相关AI/NLP工具栈，具备优秀的代码实现能力\n-具备实际合成数据构建经验，掌握数据生成方法，能够通过实验驱动数据策略迭代\n-加分项\n-在ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、CoRL等顶级会议发表过相关论文\n-熟悉大模型全链路技术，包括预训练（Pre-training）、微调（SFT）、后训练（Post-training）、强化学习（RLHF）等\n-熟练使用LlamaFactory、VERL、LMDeploy、vLLM等开源大模型训练与推理框架",
"skills": [AI生成
"Python",
"强化学习",
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"fulltext": "大模型算法专家（J97844）\n大模型算法专家（J97844）\n\n基础信息\n部门：应用模型研发部\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：5\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-我们是百度应用模型研发部，为多元化的业务场景研发高业务价值的AI模型。我们正打造一支AI Native的前沿技术团队，让技术驱动业务，让理想照进现实\n-在这里，你将获得\n-亿级用户影响力：深度参与亿级用户产品的技术研发，用AI推动行业的智能化升级，在解决真实世界难题中收获技术成就感\n-顶级成长资源：获得技术大牛一对一指导，在海量业务数据与大规模算力加持下，自由探索前沿技术方向，实现快速的能力跃迁\n-纯粹技术氛围：融入坦诚开放的团队文化，与一群有情有义的伙伴一起，做有价值、有挑战、有意义的事\n-你将负责\n- 大模型核心技术研发：负责大模型的后训练、强化学习等关键技术的实现与优化，提升模型在复杂任务中的性能与稳定性\n-领域数据体系建设：深入挖掘行业的多源异构数据，构建高质量训练语料库与知识增强机制，提升模型在各场景下的可控性与泛化能力\n-前沿技术探索：跟踪LLM最新研究进展，基于领域知识训练垂直场景大模型，推动技术从研究到落地的闭环\n\n职责要求\n-计算机科学、人工智能、数学或相关领域的硕士/博士学历，或具备同等的实践经验\n-熟悉NLP与大模型训练机制，深入理解数据质量对模型性能的关键影响\n-熟练掌握Python及相关AI/NLP工具栈，具备优秀的代码实现能力\n-具备实际合成数据构建经验，掌握数据生成方法，能够通过实验驱动数据策略迭代\n-加分项\n-在ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、CoRL等顶级会议发表过相关论文\n-熟悉大模型全链路技术，包括预训练（Pre-training）、微调（SFT）、后训练（Post-training）、强化学习（RLHF）等\n-熟练使用LlamaFactory、VERL、LMDeploy、vLLM等开源大模型训练与推理框架\n-我们是百度应用模型研发部，为多元化的业务场景研发高业务价值的AI模型。我们正打造一支AI Native的前沿技术团队，让技术驱动业务，让理想照进现实\n-在这里，你将获得\n-亿级用户影响力：深度参与亿级用户产品的技术研发，用AI推动行业的智能化升级，在解决真实世界难题中收获技术成就感\n-顶级成长资源：获得技术大牛一对一指导，在海量业务数据与大规模算力加持下，自由探索前沿技术方向，实现快速的能力跃迁\n-纯粹技术氛围：融入坦诚开放的团队文化，与一群有情有义的伙伴一起，做有价值、有挑战、有意义的事\n-你将负责\n- 大模型核心技术研发：负责大模型的后训练、强化学习等关键技术的实现与优化，提升模型在复杂任务中的性能与稳定性\n-领域数据体系建设：深入挖掘行业的多源异构数据，构建高质量训练语料库与知识增强机制，提升模型在各场景下的可控性与泛化能力\n-前沿技术探索：跟踪LLM最新研究进展，基于领域知识训练垂直场景大模型，推动技术从研究到落地的闭环\n-计算机科学、人工智能、数学或相关领域的硕士/博士学历，或具备同等的实践经验\n-熟悉NLP与大模型训练机制，深入理解数据质量对模型性能的关键影响\n-熟练掌握Python及相关AI/NLP工具栈，具备优秀的代码实现能力\n-具备实际合成数据构建经验，掌握数据生成方法，能够通过实验驱动数据策略迭代\n-加分项\n-在ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、CoRL等顶级会议发表过相关论文\n-熟悉大模型全链路技术，包括预训练（Pre-training）、微调（SFT）、后训练（Post-training）、强化学习（RLHF）等\n-熟练使用LlamaFactory、VERL、LMDeploy、vLLM等开源大模型训练与推理框架",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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