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": "大语言模型应用算法工程师-豆包大模型",
"job_level": "未披露",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",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、优化并创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力；\n2、Long CoT技术的实现和应用；\n3、多模态大模型（文本、图像、语音）的Post-Training算法；\n4、构建高质量、多领域的数据合成方法；\n5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位，计算机、通信、数学等相关专业（有数学、编程竞赛的有加分）；\n2、5年以上NLP/深度学习研发经验，至少1年大模型应用相关实战经验；\n3、深入理解LLM技术栈（如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等）；\n4、熟悉Python/PyTorch、CUDA优化，以及Transformer、MoE等核心网络架构，具备扎实的代码能力（Python/C++）；\n5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学位，计算机、通信、数学等相关专业（有数学、编程竞赛的有加分）",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7472706434880768263/detail"
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"fulltext": "大语言模型应用算法工程师-豆包大模型\n职位描述\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、优化并创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力；\n2、Long CoT技术的实现和应用；\n3、多模态大模型（文本、图像、语音）的Post-Training算法；\n4、构建高质量、多领域的数据合成方法；\n5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位，计算机、通信、数学等相关专业（有数学、编程竞赛的有加分）；\n2、5年以上NLP/深度学习研发经验，至少1年大模型应用相关实战经验；\n3、深入理解LLM技术栈（如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等）；\n4、熟悉Python/PyTorch、CUDA优化，以及Transformer、MoE等核心网络架构，具备扎实的代码能力（Python/C++）；\n5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文。\n团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖 MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE 等超过 50 个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包 App 用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均 Token 调用量行业领先。\n\n1、优化并创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力；\n2、Long CoT技术的实现和应用；\n3、多模态大模型（文本、图像、语音）的Post-Training算法；\n4、构建高质量、多领域的数据合成方法；\n5、探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。\n1、硕士及以上学位，计算机、通信、数学等相关专业（有数学、编程竞赛的有加分）；\n2、5年以上NLP/深度学习研发经验，至少1年大模型应用相关实战经验；\n3、深入理解LLM技术栈（如RLHF、Prompt Engineering、LoRA微调等）；\n4、熟悉Python/PyTorch、CUDA优化，以及Transformer、MoE等核心网络架构，具备扎实的代码能力（Python/C++）；\n5、在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM相关论文。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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