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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "资深大模型算法工程师/研究员-AI Platform",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责自动化软件开发领域中的AI应用，利用前沿算法和工程技术，持续突破各环节能力天花板，维持国际领先水平；\n2、与产品研发和标注团队协作，持续建设和应用高质量代码数据，完善业务数据飞轮，保持长期竞争力；\n3、前沿算法技术的持续跟踪和创新，包括但不限于代码生成、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、统计学或相关专业；\n2、在相关算法领域有深入研究，包括但不限于：多智能体系统、强化学习、Test-Time Compute、RAG、知识图谱、自动提示工程、数据合成、多模态融合等；\n3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n4、工作中目标明确、计划性强，具有不惧困难、刨根问底的实验科学精神，对AI应用有强信念，追求实际效果。\n\n加分项：\n1、在代码生成、自动化测试、强化学习等相关领域有深度参与的项目经验；\n2、ACM竞赛奖项、软件开发实操经验；\n3、顶会论文、算法比赛奖项。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"数据结构",
"知识图谱",
"自动化测试",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "资深大模型算法工程师/研究员-AI Platform\n职位描述\n1、负责自动化软件开发领域中的AI应用，利用前沿算法和工程技术，持续突破各环节能力天花板，维持国际领先水平；\n2、与产品研发和标注团队协作，持续建设和应用高质量代码数据，完善业务数据飞轮，保持长期竞争力；\n3、前沿算法技术的持续跟踪和创新，包括但不限于代码生成、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、统计学或相关专业；\n2、在相关算法领域有深入研究，包括但不限于：多智能体系统、强化学习、Test-Time Compute、RAG、知识图谱、自动提示工程、数据合成、多模态融合等；\n3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n4、工作中目标明确、计划性强，具有不惧困难、刨根问底的实验科学精神，对AI应用有强信念，追求实际效果。\n\n加分项：\n1、在代码生成、自动化测试、强化学习等相关领域有深度参与的项目经验；\n2、ACM竞赛奖项、软件开发实操经验；\n3、顶会论文、算法比赛奖项。\n1、负责自动化软件开发领域中的AI应用，利用前沿算法和工程技术，持续突破各环节能力天花板，维持国际领先水平；\n2、与产品研发和标注团队协作，持续建设和应用高质量代码数据，完善业务数据飞轮，保持长期竞争力；\n3、前沿算法技术的持续跟踪和创新，包括但不限于代码生成、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域。\n1、本科及以上学历，计算机、物理、数学、统计学或相关专业；\n2、在相关算法领域有深入研究，包括但不限于：多智能体系统、强化学习、Test-Time Compute、RAG、知识图谱、自动提示工程、数据合成、多模态融合等；\n3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯；\n4、工作中目标明确、计划性强，具有不惧困难、刨根问底的实验科学精神，对AI应用有强信念，追求实际效果。\n\n加分项：\n1、在代码生成、自动化测试、强化学习等相关领域有深度参与的项目经验；\n2、ACM竞赛奖项、软件开发实操经验；\n3、顶会论文、算法比赛奖项。",
"standard_classification": {
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