主分类:大模型与生成式算法研发
辅助:AI训练推理与计算优化(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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"degree": "计算机科学、数学、统计学或相关领域硕士及以上学历",
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"responsibilities": "增长算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D2210\n发布时间:2026-02-04\n\n岗位职责\n1. 深入参与大语言模型(LLM)的开发、优化与应用,包括模型训练、微调、推理加速及多模态扩展,提升模型在实际业务场景中的表现;\n2. 针对快手海外增长场景,设计并实现基于LLM的创新算法,提升用户体验并驱动核心指标增长;\n3. 研究并优化大语言模型在大规模分布式环境下的性能,提升模型的计算效率和资源利用率;\n4. 跟踪并探索大语言模型领域的前沿技术动态,结合业务需求提出创新性解决方案,推动技术落地并形成行业领先的技术成果;\n5. 与团队协作完成从算法研发到模型部署的全流程闭环,确保模型在实际场景中的稳定性和高效性。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、数学、统计学或相关领域硕士及以上学历,具备扎实的理论基础;\n2. 熟练掌握Linux环境,精通Java和Python,具备优秀的编码能力和代码版本管理能力;\n3. 扎实的数据结构与算法功底,熟悉机器学习、深度学习、分布式计算或大规模数据挖掘等技术领域;\n4. 有大模型(如GPT、BERT等)相关研究或项目经验者优先,熟悉模型训练、调优及部署全流程;\n5. 善于快速阅读与理解最新学术文献,对前沿技术有敏锐的洞察力,能够高效转化为实际应用;\n6. 具备优秀的逻辑分析和问题解决能力,能够在复杂业务场景中提出创新性算法解决方案;\n7. 良好的沟通能力和团队协作能力,能够高效推动跨团队合作;\n8. 熟悉分布式训练框架(如TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed等)或有高并发系统开发经验者优先。",
"requirements_text": "增长算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D2210\n发布时间:2026-02-04\n\n岗位职责\n1. 深入参与大语言模型(LLM)的开发、优化与应用,包括模型训练、微调、推理加速及多模态扩展,提升模型在实际业务场景中的表现;\n2. 针对快手海外增长场景,设计并实现基于LLM的创新算法,提升用户体验并驱动核心指标增长;\n3. 研究并优化大语言模型在大规模分布式环境下的性能,提升模型的计算效率和资源利用率;\n4. 跟踪并探索大语言模型领域的前沿技术动态,结合业务需求提出创新性解决方案,推动技术落地并形成行业领先的技术成果;\n5. 与团队协作完成从算法研发到模型部署的全流程闭环,确保模型在实际场景中的稳定性和高效性。\n\n任职要求\n1. 计算机科学、数学、统计学或相关领域硕士及以上学历,具备扎实的理论基础;\n2. 熟练掌握Linux环境,精通Java和Python,具备优秀的编码能力和代码版本管理能力;\n3. 扎实的数据结构与算法功底,熟悉机器学习、深度学习、分布式计算或大规模数据挖掘等技术领域;\n4. 有大模型(如GPT、BERT等)相关研究或项目经验者优先,熟悉模型训练、调优及部署全流程;\n5. 善于快速阅读与理解最新学术文献,对前沿技术有敏锐的洞察力,能够高效转化为实际应用;\n6. 具备优秀的逻辑分析和问题解决能力,能够在复杂业务场景中提出创新性算法解决方案;\n7. 良好的沟通能力和团队协作能力,能够高效推动跨团队合作;\n8. 熟悉分布式训练框架(如TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed等)或有高并发系统开发经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4. 有大模型(如GPT、BERT等)相关研究或项目经验者优先,熟悉模型训练、调优及部署全流程;8. 熟悉分布式训练框架(如TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed等)或有高并发系统开发经验者优先",
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