主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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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"job": {
"job_title": "AI大模型应用算法工程师-飞书多维表格",
"job_level": "未披露",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。\n\n1、设计和实现基于大模型的应用架构,探索大模型在无代码开发中的应用前景；\n2、训练专门用于无代码领域的大型语言模型；\n3、参与Agent、数据合成等技术相关的研究和实现；\n4、负责数据训练、数据合成、数据评测相关的工作；\n5、为实验室项目和产品化项目提供高质量的前后端工程支持，确保系统的稳定性和可扩展性。",
"requirements_text": "1、具备LLM应用、RAG或Agent相关一项及以上技术；\n2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等；\n3、了解传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题及衡量指标；\n4、了解深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题；比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型；\n5、具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务；\n6、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"机器学习",
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"fulltext": "AI大模型应用算法工程师-飞书多维表格\n职位描述\n团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。\n\n1、设计和实现基于大模型的应用架构,探索大模型在无代码开发中的应用前景；\n2、训练专门用于无代码领域的大型语言模型；\n3、参与Agent、数据合成等技术相关的研究和实现；\n4、负责数据训练、数据合成、数据评测相关的工作；\n5、为实验室项目和产品化项目提供高质量的前后端工程支持，确保系统的稳定性和可扩展性。\n\n职位要求\n1、具备LLM应用、RAG或Agent相关一项及以上技术；\n2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等；\n3、了解传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题及衡量指标；\n4、了解深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题；比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型；\n5、具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务；\n6、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性。\n团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。\n\n1、设计和实现基于大模型的应用架构,探索大模型在无代码开发中的应用前景；\n2、训练专门用于无代码领域的大型语言模型；\n3、参与Agent、数据合成等技术相关的研究和实现；\n4、负责数据训练、数据合成、数据评测相关的工作；\n5、为实验室项目和产品化项目提供高质量的前后端工程支持，确保系统的稳定性和可扩展性。\n1、具备LLM应用、RAG或Agent相关一项及以上技术；\n2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等；\n3、了解传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题及衡量指标；\n4、了解深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题；比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型；\n5、具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务；\n6、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性。",
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