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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法专家-产品研发和工程架构",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责模型的全流程工作,包括但不限于数据、训练、评测、推理部署,保证数据的高质量和有效性;\n2、LLM算法应用研究与算法落地工作,包括但不限于语言LLM、多模态LLM,Prompt工程、RAG、Agents、SFT、RLHF等LLM相关前沿技术;\n3、持续探索在各种用户场景下,利用AI能力增强业务迭代效果;\n4、深度参与产品研发项目,和产品经理、业务研发、质量等同学密切配合,提高项目整体收益。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历,3年以上深度学习算法研究与开发经验,具有LLM开发和实际落地经验;\n2、具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态、多模态LLM训练(RAG、SFT、RLHF、Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;\n3、熟悉主流的BERT、Transformer、ViT、CLIP等主流预训练模型,熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Keras等任一主流机器学习框架;\n4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力,有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心,能及时关注和学习业界最佳实践。\n\n加分项:\n1、有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目;\n2、有过数据挖掘、机器学习或ACM-ICPC、NOI、IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩;\n3、有国际会议(KDD、NeurIPS、ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI、SIGIR等)Paper发表者优先。\n\n岗位地点:\n1、北京、上海、深圳。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据挖掘",
"建模",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "加分项:;3、有国际会议(KDD、NeurIPS、ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI、SIGIR等)Paper发表者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
"posting_id": "7431471695763032357",
"post_date": "2024-10-30",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7431471695763032357/detail"
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"fulltext": "算法专家-产品研发和工程架构\n职位描述\n1、负责模型的全流程工作,包括但不限于数据、训练、评测、推理部署,保证数据的高质量和有效性;\n2、LLM算法应用研究与算法落地工作,包括但不限于语言LLM、多模态LLM,Prompt工程、RAG、Agents、SFT、RLHF等LLM相关前沿技术;\n3、持续探索在各种用户场景下,利用AI能力增强业务迭代效果;\n4、深度参与产品研发项目,和产品经理、业务研发、质量等同学密切配合,提高项目整体收益。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历,3年以上深度学习算法研究与开发经验,具有LLM开发和实际落地经验;\n2、具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态、多模态LLM训练(RAG、SFT、RLHF、Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;\n3、熟悉主流的BERT、Transformer、ViT、CLIP等主流预训练模型,熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Keras等任一主流机器学习框架;\n4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力,有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心,能及时关注和学习业界最佳实践。\n\n加分项:\n1、有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目;\n2、有过数据挖掘、机器学习或ACM-ICPC、NOI、IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩;\n3、有国际会议(KDD、NeurIPS、ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI、SIGIR等)Paper发表者优先。\n\n岗位地点:\n1、北京、上海、深圳。\n1、负责模型的全流程工作,包括但不限于数据、训练、评测、推理部署,保证数据的高质量和有效性;\n2、LLM算法应用研究与算法落地工作,包括但不限于语言LLM、多模态LLM,Prompt工程、RAG、Agents、SFT、RLHF等LLM相关前沿技术;\n3、持续探索在各种用户场景下,利用AI能力增强业务迭代效果;\n4、深度参与产品研发项目,和产品经理、业务研发、质量等同学密切配合,提高项目整体收益。\n1、计算机相关专业本科及以上学历,3年以上深度学习算法研究与开发经验,具有LLM开发和实际落地经验;\n2、具备LLM相关算法的扎实基础,包括但不限于单模态、多模态LLM训练(RAG、SFT、RLHF、Prompt)、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验;\n3、熟悉主流的BERT、Transformer、ViT、CLIP等主流预训练模型,熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Keras等任一主流机器学习框架;\n4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力,有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心,能及时关注和学习业界最佳实践。\n\n加分项:\n1、有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目;\n2、有过数据挖掘、机器学习或ACM-ICPC、NOI、IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩;\n3、有国际会议(KDD、NeurIPS、ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI、SIGIR等)Paper发表者优先。\n\n岗位地点:\n1、北京、上海、深圳。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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