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": "大模型算法工程师-广告智能私信",
"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、作为巨量引擎官方私信智能客服产品，使用团队自研LLM语言模型和自定义知识库，助力广告主自动接待抖音私信，一键托管留资，提升客户服务质量和效率，降低成本；\n2、理解用户深层需求、诊断诉求，在不同渠道、触点位置进行主动服务，提供合适的商品信息、购买建议；\n3、主要工作内容：\n1）调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案、包括不限于极致优化PE、SFT、RM、RLHF；\n2）从事强化学习与大语言模型智能体（LLM-based Agent）相结合的交叉研究与应用落地。",
"requirements_text": "1、机器学习、人工智能、数理统计等相关专业背景；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、熟悉LLM的训练或Fine-tuning的方法，例如SFT/RLHF经验，或熟悉强化学习（RL）概念，深入了解PPO相关算法知识；接触过Agent、数字人业务加分；\n4、优秀的代码工程能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Golang或Python编程语言；\n5、有激情、不畏难、乐于挑战、快速尝试，乐于了解业务知识，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Golang",
"机器学习",
"强化学习",
"数据结构",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "接触过Agent、数字人业务加分",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型算法工程师-广告智能私信\n职位描述\n1、作为巨量引擎官方私信智能客服产品，使用团队自研LLM语言模型和自定义知识库，助力广告主自动接待抖音私信，一键托管留资，提升客户服务质量和效率，降低成本；\n2、理解用户深层需求、诊断诉求，在不同渠道、触点位置进行主动服务，提供合适的商品信息、购买建议；\n3、主要工作内容：\n1）调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案、包括不限于极致优化PE、SFT、RM、RLHF；\n2）从事强化学习与大语言模型智能体（LLM-based Agent）相结合的交叉研究与应用落地。\n\n职位要求\n1、机器学习、人工智能、数理统计等相关专业背景；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、熟悉LLM的训练或Fine-tuning的方法，例如SFT/RLHF经验，或熟悉强化学习（RL）概念，深入了解PPO相关算法知识；接触过Agent、数字人业务加分；\n4、优秀的代码工程能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Golang或Python编程语言；\n5、有激情、不畏难、乐于挑战、快速尝试，乐于了解业务知识，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力。\n1、作为巨量引擎官方私信智能客服产品，使用团队自研LLM语言模型和自定义知识库，助力广告主自动接待抖音私信，一键托管留资，提升客户服务质量和效率，降低成本；\n2、理解用户深层需求、诊断诉求，在不同渠道、触点位置进行主动服务，提供合适的商品信息、购买建议；\n3、主要工作内容：\n1）调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案、包括不限于极致优化PE、SFT、RM、RLHF；\n2）从事强化学习与大语言模型智能体（LLM-based Agent）相结合的交叉研究与应用落地。\n1、机器学习、人工智能、数理统计等相关专业背景；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、熟悉LLM的训练或Fine-tuning的方法，例如SFT/RLHF经验，或熟悉强化学习（RL）概念，深入了解PPO相关算法知识；接触过Agent、数字人业务加分；\n4、优秀的代码工程能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Golang或Python编程语言；\n5、有激情、不畏难、乐于挑战、快速尝试，乐于了解业务知识，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力。",
"standard_classification": {
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