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    "job": {
        "job_title": "大模型应用算法工程师-飞书AI",
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        "degree": "未披露",
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        "responsibilities": "1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验；\n2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集；\n3、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中。",
        "requirements_text": "1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可；\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、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；\n4、紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能；\n5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、案例分析、数据调优等。\n\n加分项：\n1）熟悉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；\n2）熟悉深度学习框架，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；\n3）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。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "PyTorch",
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            "机器学习",
            "深度学习",
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    "fulltext": "大模型应用算法工程师-飞书AI\n职位描述\n1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验；\n2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集；\n3、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中。\n\n职位要求\n1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可；\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、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；\n4、紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能；\n5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、案例分析、数据调优等。\n\n加分项：\n1）熟悉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；\n2）熟悉深度学习框架，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；\n3）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。\n1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验；\n2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集；\n3、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中。\n1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可；\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、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；\n4、紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能；\n5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、案例分析、数据调优等。\n\n加分项：\n1）熟悉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；\n2）熟悉深度学习框架，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；\n3）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。",
    "standard_classification": {
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