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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法专家(Dev AI方向)-Aime",
"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": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责字节跳动DevOps各业务场景中,LLM算法在需求设计、开发、测试、上线等软件工程领域的应用研究及算法落地工作,致力于提升研发效率和测试质量;\n2、跟踪LLM领域的最新研究成果,用以持续提升算法应用效果,研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM,Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术;\n3、深度参与产品研发项目,和产品经理/业务研发/业务质量等同学密切配合,提高项目整体效率和收益。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机相关专业,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。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"建模",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"post_date": "2024-12-05",
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"fulltext": "大模型算法专家(Dev AI方向)-Aime\n职位描述\n1、负责字节跳动DevOps各业务场景中,LLM算法在需求设计、开发、测试、上线等软件工程领域的应用研究及算法落地工作,致力于提升研发效率和测试质量;\n2、跟踪LLM领域的最新研究成果,用以持续提升算法应用效果,研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM,Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术;\n3、深度参与产品研发项目,和产品经理/业务研发/业务质量等同学密切配合,提高项目整体效率和收益。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业,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。\n1、负责字节跳动DevOps各业务场景中,LLM算法在需求设计、开发、测试、上线等软件工程领域的应用研究及算法落地工作,致力于提升研发效率和测试质量;\n2、跟踪LLM领域的最新研究成果,用以持续提升算法应用效果,研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM,Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术;\n3、深度参与产品研发项目,和产品经理/业务研发/业务质量等同学密切配合,提高项目整体效率和收益。\n1、本科及以上学历,计算机相关专业,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。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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