主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "资深算法专家（广告创意生态方向）-Ads Core",
"job_level": "专家",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",
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"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": {
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士研究生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、构建基于大模型的创意评估体系，更进一步对黄金标准做智能化识别和解读，推进更多客户按照黄金规则提供优质素材，提升客户对系统的采纳率，从而提升广告大盘收益；\n2、构建素材专用链路，在投放系统中从“投前自动化-投中（召回/粗排/精排）-投后分析”构建合理的增强机制，帮助客户感知优质素材生产能够带来实际的回报，促进客户按照生态制定的标准提供优质创意；\n3、和内部AIGC生产团队深度合作，将如何生产优质创意的策略直接在AIGC生产落地验证，提升标准的有效性；\n4、探索多模态大模型、Diffusion Model等前沿技术在创意生态创建的突破性应用。",
"requirements_text": "1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士研究生；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"团队协作",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先",
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"fulltext": "资深算法专家（广告创意生态方向）-Ads Core\n职位描述\n1、构建基于大模型的创意评估体系，更进一步对黄金标准做智能化识别和解读，推进更多客户按照黄金规则提供优质素材，提升客户对系统的采纳率，从而提升广告大盘收益；\n2、构建素材专用链路，在投放系统中从“投前自动化-投中（召回/粗排/精排）-投后分析”构建合理的增强机制，帮助客户感知优质素材生产能够带来实际的回报，促进客户按照生态制定的标准提供优质创意；\n3、和内部AIGC生产团队深度合作，将如何生产优质创意的策略直接在AIGC生产落地验证，提升标准的有效性；\n4、探索多模态大模型、Diffusion Model等前沿技术在创意生态创建的突破性应用。\n\n职位要求\n1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士研究生；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。\n1、构建基于大模型的创意评估体系，更进一步对黄金标准做智能化识别和解读，推进更多客户按照黄金规则提供优质素材，提升客户对系统的采纳率，从而提升广告大盘收益；\n2、构建素材专用链路，在投放系统中从“投前自动化-投中（召回/粗排/精排）-投后分析”构建合理的增强机制，帮助客户感知优质素材生产能够带来实际的回报，促进客户按照生态制定的标准提供优质创意；\n3、和内部AIGC生产团队深度合作，将如何生产优质创意的策略直接在AIGC生产落地验证，提升标准的有效性；\n4、探索多模态大模型、Diffusion Model等前沿技术在创意生态创建的突破性应用。\n1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士研究生；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。",
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