JD数据
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "企业微信-大模型算法工程师-RAG&搜索",
"job_level": "中级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "",
"location": "北京·朝阳区·北辰",
"work_mode": "现场办公",AI生成
"job_category": "AI模型算法工程师"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "",
"company_description": "腾讯以技术丰富互联网用户的生活。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": 30000,
"max": 60000,
"currency": "元",
"cycle": "月"
},
"benefits": "五险一金 | 股票期权 | 公仔周边活动 | 免费早晚餐 | 节日福利 | 带薪年假 | 员工旅游 | 补充医疗保险 | 免费健身房 | 免费班车 | 包吃 | 住房补贴 | 交通补助 | 零食下午茶 | 餐补 | 年终奖 | 定期体检"
},
"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士",
"language": "中文",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "可以base在广州、成都和北京~\n1.负责企业微信AI搜索能力建设,用大模型技术实现并优化新型企业搜索服务;\n 2.利⽤⼤模型、向量语义理解、个性化搜索、知识图谱等技术,解决协同办公场景下的索引构建、召回、精排等问题;\n 3.将LLM、RAG的最新技术并⽤于业务落地。",
"requirements_text": "1.计算机、机器学习等相关专业,硕士及以上学历,具备良好的计算机基础和算法基础;\n 2.熟悉向量化、召回、精排等技术,2年以上深度学习、机器学习开发经验;\n 3.了解深度学习训练/推理框架,包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的应用;\n 4.掌握RAG相关技术原理,有⽂档解析、数据清洗、知识切片、知识挖掘经验优先;\n 5.在ACL、EMNLP、NeurIPS等顶尖会议等发表过文章或机器学习优秀开源项目贡献者优先;\n 6.该岗位可以base广州/北京/成都。",
"skills": [AI生成
"RAG与检索增强",
"上下文/知识工程",
"模型微调与对齐",
"模型训练与算法优化",
"训练数据/标注/合成",
"企业微信/CRM私域知识"
],
"preferred_qualifications": "",
"job_highlights": "3-5年 | 硕士"
},
"contact": {
"recruiter_name": "梁女士",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://www.zhipin.com/job_detail/86abe5a40c5066ca0nB429W5ElJU.html"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "86abe5a40c5066ca0nB429W5ElJU",
"post_date": "",
"hire_time": "",
"update_date": "",
"job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/86abe5a40c5066ca0nB429W5ElJU.html"
},
"fulltext": "可以base在广州、成都和北京~\n岗位职责\n1.负责企业微信AI搜索能力建设,用大模型技术实现并优化新型企业搜索服务;\n 2.利⽤⼤模型、向量语义理解、个性化搜索、知识图谱等技术,解决协同办公场景下的索引构建、召回、精排等问题;\n 3.将LLM、RAG的最新技术并⽤于业务落地。\n岗位要求\n1.计算机、机器学习等相关专业,硕士及以上学历,具备良好的计算机基础和算法基础;\n 2.熟悉向量化、召回、精排等技术,2年以上深度学习、机器学习开发经验;\n 3.了解深度学习训练/推理框架,包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的应用;\n 4.掌握RAG相关技术原理,有⽂档解析、数据清洗、知识切片、知识挖掘经验优先;\n 5.在ACL、EMNLP、NeurIPS等顶尖会议等发表过文章或机器学习优秀开源项目贡献者优先;\n 6.该岗位可以base广州/北京/成都。"
}