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": "大模型算法实习生（J95515）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "百度研究院",
"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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"currency": "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": "- 研究大模型和智能体的前沿技术,并将研究成果应用于科学智能（如智慧气象等）、智慧政务、商业智能等业务中的实际问题\n- 从事重点项目模块的开发工作，包括不限于专有模型开发、多模态数据融合与处理、大模型微调和优化等 \n-参与或主导论文撰写，传播百度最前沿的研究成果和技术\n-其他开发事宜",
"requirements_text": "- 具有优秀的编程能力，扎实的数据结构和算法设计基础；\n- 熟悉PaddlePaddle、Pytoch、Tensorflow等至少一种深度学习平台技术；\n- 有交叉学科背景，如地理学、气象、生物信息、材料等领域的，条件可以适当放宽；\n- 在顶级会议发表过论文，或者在在ACM、KDDCup、topcoder、Kaggle等比赛中取得过良好成绩的优先考虑",
"skills": [AI生成
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据结构",
"算法设计"
],
"preferred_qualifications": "在顶级会议发表过论文，或者在在ACM、KDDCup、topcoder、Kaggle等比赛中取得过良好成绩的优先考虑",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "f4f00de1-f5a6-494d-b8e1-943ce9d94905",
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "大模型算法实习生（J95515）\n大模型算法实习生（J95515）\n\n基础信息\n部门：百度研究院\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：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n- 研究大模型和智能体的前沿技术,并将研究成果应用于科学智能（如智慧气象等）、智慧政务、商业智能等业务中的实际问题\n- 从事重点项目模块的开发工作，包括不限于专有模型开发、多模态数据融合与处理、大模型微调和优化等 \n-参与或主导论文撰写，传播百度最前沿的研究成果和技术\n-其他开发事宜\n\n职责要求\n- 具有优秀的编程能力，扎实的数据结构和算法设计基础；\n- 熟悉PaddlePaddle、Pytoch、Tensorflow等至少一种深度学习平台技术；\n- 有交叉学科背景，如地理学、气象、生物信息、材料等领域的，条件可以适当放宽；\n- 在顶级会议发表过论文，或者在在ACM、KDDCup、topcoder、Kaggle等比赛中取得过良好成绩的优先考虑\n- 研究大模型和智能体的前沿技术,并将研究成果应用于科学智能（如智慧气象等）、智慧政务、商业智能等业务中的实际问题\n- 从事重点项目模块的开发工作，包括不限于专有模型开发、多模态数据融合与处理、大模型微调和优化等 \n-参与或主导论文撰写，传播百度最前沿的研究成果和技术\n-其他开发事宜\n- 具有优秀的编程能力，扎实的数据结构和算法设计基础；\n- 熟悉PaddlePaddle、Pytoch、Tensorflow等至少一种深度学习平台技术；\n- 有交叉学科背景，如地理学、气象、生物信息、材料等领域的，条件可以适当放宽；\n- 在顶级会议发表过论文，或者在在ACM、KDDCup、topcoder、Kaggle等比赛中取得过良好成绩的优先考虑",
"standard_classification": {
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