主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：自然语言处理算法研发（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": "LLM算法工程师（AIOps方向）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"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": {
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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、NLP、数学或统计学相关专业硕士研究生及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AIOps领域算法和解决方案设计实现，包括时序分析、日志挖掘、故障预测、根因关联推断和智能决策等；\n2、探索LLM x AIOps的落地应用，包括但不限于异常检测、根因定位、止损容灾等场景；\n3、持续跟进LLM前沿技术、开源方案及其在AIOps领域的应用。",
"requirements_text": "1、计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士研究生及以上学历；\n2、具有统计分析、数据挖掘、机器学习和AI等相关领域学习背景或项目经验；\n3、具备良好的编程思维，单机/分布式算法解决方案实现能力，精通至少一门主流数据分析和算法实现语言（包括，R，Python，Go，Scala等），能快速对新的方案进行探索和实现；\n4、熟练掌握业界主流大语言模型（GPT、ChatGLM、LLaMA等）的算法原理，Fine-tuning策略、Prompt工程、向量数据库和LangChain等应用范式；\n5、在相关领域国际顶级会议或期刊发表论文，或参加相关数据挖掘/机器学习领域竞赛获奖者优先；\n6、优秀的数据敏感性和业务理解能力，能够从复杂业务数据中发掘有效洞见。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Scala",
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据库",
"数据分析",
"统计分析",
"数据挖掘",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "5、在相关领域国际顶级会议或期刊发表论文，或参加相关数据挖掘/机器学习领域竞赛获奖者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "LLM算法工程师（AIOps方向）\n职位描述\n1、负责AIOps领域算法和解决方案设计实现，包括时序分析、日志挖掘、故障预测、根因关联推断和智能决策等；\n2、探索LLM x AIOps的落地应用，包括但不限于异常检测、根因定位、止损容灾等场景；\n3、持续跟进LLM前沿技术、开源方案及其在AIOps领域的应用。\n\n职位要求\n1、计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士研究生及以上学历；\n2、具有统计分析、数据挖掘、机器学习和AI等相关领域学习背景或项目经验；\n3、具备良好的编程思维，单机/分布式算法解决方案实现能力，精通至少一门主流数据分析和算法实现语言（包括，R，Python，Go，Scala等），能快速对新的方案进行探索和实现；\n4、熟练掌握业界主流大语言模型（GPT、ChatGLM、LLaMA等）的算法原理，Fine-tuning策略、Prompt工程、向量数据库和LangChain等应用范式；\n5、在相关领域国际顶级会议或期刊发表论文，或参加相关数据挖掘/机器学习领域竞赛获奖者优先；\n6、优秀的数据敏感性和业务理解能力，能够从复杂业务数据中发掘有效洞见。\n1、负责AIOps领域算法和解决方案设计实现，包括时序分析、日志挖掘、故障预测、根因关联推断和智能决策等；\n2、探索LLM x AIOps的落地应用，包括但不限于异常检测、根因定位、止损容灾等场景；\n3、持续跟进LLM前沿技术、开源方案及其在AIOps领域的应用。\n1、计算机、NLP、数学或统计学相关专业硕士研究生及以上学历；\n2、具有统计分析、数据挖掘、机器学习和AI等相关领域学习背景或项目经验；\n3、具备良好的编程思维，单机/分布式算法解决方案实现能力，精通至少一门主流数据分析和算法实现语言（包括，R，Python，Go，Scala等），能快速对新的方案进行探索和实现；\n4、熟练掌握业界主流大语言模型（GPT、ChatGLM、LLaMA等）的算法原理，Fine-tuning策略、Prompt工程、向量数据库和LangChain等应用范式；\n5、在相关领域国际顶级会议或期刊发表论文，或参加相关数据挖掘/机器学习领域竞赛获奖者优先；\n6、优秀的数据敏感性和业务理解能力，能够从复杂业务数据中发掘有效洞见。",
"standard_classification": {
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