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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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司，业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "大模型训练实习生-【商业化】\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：D12319\n发布时间：2026-07-24\n\n岗位职责\n1. 参与 Text2SQL 领域模型训练全流程，包括训练数据集构建、数据清洗与质量治理、SFT 监督微调、DPO 离线偏好优化、GRPO 强化学习等模型训练；\n2. 持续 BIRD 榜单冲榜，目标 Top3；\n3. 面向业务真实场景，提升 MySQL/Hive/ClickHouse SQL 生成准确率。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机/AI/软件相关专业，实习期不少于 5个月；\n2. 了解大模型训练流程，了解 SFT/DPO/RLHF ，有机器学习，图像视频方向经验也可；\n3. 了解 Text2SQL、NL2Code 或语义解析相关方向，有相关项目或论文优先；\n4. 熟悉 Python，能熟练使用 PyTorch/HuggingFace 生态；\n5. 自驱力强，能独立设计实验、分析 badcase、迭代优化。",
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"skills": [AI生成
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"fulltext": "大模型训练实习生-【商业化】\n大模型训练实习生-【商业化】\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：D12319\n发布时间：2026-07-24\n\n岗位职责\n1. 参与 Text2SQL 领域模型训练全流程，包括训练数据集构建、数据清洗与质量治理、SFT 监督微调、DPO 离线偏好优化、GRPO 强化学习等模型训练；\n2. 持续 BIRD 榜单冲榜，目标 Top3；\n3. 面向业务真实场景，提升 MySQL/Hive/ClickHouse SQL 生成准确率。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机/AI/软件相关专业，实习期不少于 5个月；\n2. 了解大模型训练流程，了解 SFT/DPO/RLHF ，有机器学习，图像视频方向经验也可；\n3. 了解 Text2SQL、NL2Code 或语义解析相关方向，有相关项目或论文优先；\n4. 熟悉 Python，能熟练使用 PyTorch/HuggingFace 生态；\n5. 自驱力强，能独立设计实验、分析 badcase、迭代优化。\n大模型训练实习生-【商业化】\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：D12319\n发布时间：2026-07-24\n\n岗位职责\n1. 参与 Text2SQL 领域模型训练全流程，包括训练数据集构建、数据清洗与质量治理、SFT 监督微调、DPO 离线偏好优化、GRPO 强化学习等模型训练；\n2. 持续 BIRD 榜单冲榜，目标 Top3；\n3. 面向业务真实场景，提升 MySQL/Hive/ClickHouse SQL 生成准确率。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机/AI/软件相关专业，实习期不少于 5个月；\n2. 了解大模型训练流程，了解 SFT/DPO/RLHF ，有机器学习，图像视频方向经验也可；\n3. 了解 Text2SQL、NL2Code 或语义解析相关方向，有相关项目或论文优先；\n4. 熟悉 Python，能熟练使用 PyTorch/HuggingFace 生态；\n5. 自驱力强，能独立设计实验、分析 badcase、迭代优化。\n大模型训练实习生-【商业化】\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：D12319\n发布时间：2026-07-24\n\n岗位职责\n1. 参与 Text2SQL 领域模型训练全流程，包括训练数据集构建、数据清洗与质量治理、SFT 监督微调、DPO 离线偏好优化、GRPO 强化学习等模型训练；\n2. 持续 BIRD 榜单冲榜，目标 Top3；\n3. 面向业务真实场景，提升 MySQL/Hive/ClickHouse SQL 生成准确率。\n\n任职要求\n1. 本科及以上学历，计算机/AI/软件相关专业，实习期不少于 5个月；\n2. 了解大模型训练流程，了解 SFT/DPO/RLHF ，有机器学习，图像视频方向经验也可；\n3. 了解 Text2SQL、NL2Code 或语义解析相关方向，有相关项目或论文优先；\n4. 熟悉 Python，能熟练使用 PyTorch/HuggingFace 生态；\n5. 自驱力强，能独立设计实验、分析 badcase、迭代优化。",
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