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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "NLP算法工程师-网易智企",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "网易互联网2027届校园招聘",
        "location": "杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "人工智能"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "网易",
        "company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "netease.com",
        "company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
    },
    "compensation": {
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责有害文本内容检测模型的效果优化和性能优化\n2、研究大模型、agent等技术在内容安全领域的应用\n3、完成业务发展需要的其他NLP研发任务",
        "requirements_text": "1、具备良好的计算机理论基础，熟悉基本的计算机知识，如数据结构、计算机网络、数据库、操作系统等\n2、熟悉机器学习相关理论，了解常用的监督学习、无监督学习算法，掌握特征工程的相关技术和模型评估的相关知识\n3、熟悉大模型的相关技术，如模型结构、训练方法、部署框架等知识，对使用大模型解决业务问题有比较强烈的兴趣和思路\n4、掌握深度学习主流的方法和框架，如attention、lstm、bert、pytorch、tensorflow，能够熟练开发深度学习模型，有较强的模型调优能力，了解常用的模型部署方案\n5、具备认真严谨的工作态度，良好的团队合作精神，较强的抗压能力\n6、自我驱动力强烈，具有较强的钻研精神和技术攻关能力",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
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            "大语言模型"
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        "contact_methods": [
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    "posting": {
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        "hire_time": "未披露",
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    "fulltext": "NLP算法工程师-网易智企\n职位描述\n1、负责有害文本内容检测模型的效果优化和性能优化\n2、研究大模型、agent等技术在内容安全领域的应用\n3、完成业务发展需要的其他NLP研发任务\n\n职位要求\n1、具备良好的计算机理论基础，熟悉基本的计算机知识，如数据结构、计算机网络、数据库、操作系统等\n2、熟悉机器学习相关理论，了解常用的监督学习、无监督学习算法，掌握特征工程的相关技术和模型评估的相关知识\n3、熟悉大模型的相关技术，如模型结构、训练方法、部署框架等知识，对使用大模型解决业务问题有比较强烈的兴趣和思路\n4、掌握深度学习主流的方法和框架，如attention、lstm、bert、pytorch、tensorflow，能够熟练开发深度学习模型，有较强的模型调优能力，了解常用的模型部署方案\n5、具备认真严谨的工作态度，良好的团队合作精神，较强的抗压能力\n6、自我驱动力强烈，具有较强的钻研精神和技术攻关能力\n1、负责有害文本内容检测模型的效果优化和性能优化\n2、研究大模型、agent等技术在内容安全领域的应用\n3、完成业务发展需要的其他NLP研发任务\n1、具备良好的计算机理论基础，熟悉基本的计算机知识，如数据结构、计算机网络、数据库、操作系统等\n2、熟悉机器学习相关理论，了解常用的监督学习、无监督学习算法，掌握特征工程的相关技术和模型评估的相关知识\n3、熟悉大模型的相关技术，如模型结构、训练方法、部署框架等知识，对使用大模型解决业务问题有比较强烈的兴趣和思路\n4、掌握深度学习主流的方法和框架，如attention、lstm、bert、pytorch、tensorflow，能够熟练开发深度学习模型，有较强的模型调优能力，了解常用的模型部署方案\n5、具备认真严谨的工作态度，良好的团队合作精神，较强的抗压能力\n6、自我驱动力强烈，具有较强的钻研精神和技术攻关能力",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T036",
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        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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