主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：自然语言处理算法研发（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": "大模型算法工程师（智能对话）-国际电商",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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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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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服；\n2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量；\n3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集；\n4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模；\n5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机相关专业优先；\n2、具有扎实的编程功底，至少精通一门主流编程语言（C++/Java/Go/Python等），具备良好的工程实践能力；\n3、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；\n4、有高水平论文发表经历者优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；\n5、实践动手能力强，有ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等高水平比赛获奖经历者优先\n6、有好奇心，对新技术有热情，善于团队协作，具备创新精神。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"数据挖掘",
"模型训练",
"团队协作",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机相关专业优先；3、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；4、有高水平论文发表经历者优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；5、实践动手能力强，有ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等高水平比赛获奖经历者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型算法工程师（智能对话）-国际电商\n职位描述\n1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服；\n2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量；\n3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集；\n4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模；\n5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机相关专业优先；\n2、具有扎实的编程功底，至少精通一门主流编程语言（C++/Java/Go/Python等），具备良好的工程实践能力；\n3、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；\n4、有高水平论文发表经历者优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；\n5、实践动手能力强，有ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等高水平比赛获奖经历者优先\n6、有好奇心，对新技术有热情，善于团队协作，具备创新精神。\n1、开发AI驱动的智能客服系统：设计并实现AI对话式客服助手，能够处理电商咨询、投诉、退款、争议解决及物流相关问题，以AI替代传统人工客服；\n2、大语言模型（LLM）后训练与高效学习：应用最前沿的LLM训练优化技术，如指令微调、强化学习、持续学习等，在最少标注数据的情况下优化AI客服响应质量，具备大语言模型（LLM）微调、知识蒸馏或强化学习的相关经验，应用于对话式AI场景；深入理解检索增强生成（RAG）、专家混合模型（MoE）、稀疏注意力、强化学习、推理时间优化等技术，以提升AI对话质量；\n3、基准测试与训练数据构建：识别具有挑战性的客服交互场景，如政策解读、争议处理、客户投诉、导购推荐等，并构建专门的测试集和训练集；\n4、多语言与跨文化客服支持：构建能够适应多语言和不同文化背景的AI模型，确保客服交互的精准翻译和针对不同用户群体的合适响应；精通多语言自然语言处理（NLP）、机器翻译及跨语言对话建模；\n5、模型优化与高效部署：研究模型压缩、量化、推理优化等技术，确保AI客服助手在大规模应用场景下具备低延迟、高可靠性的表现。\n1、本科及以上学历，计算机相关专业优先；\n2、具有扎实的编程功底，至少精通一门主流编程语言（C++/Java/Go/Python等），具备良好的工程实践能力；\n3、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测、用户增长等领域有实际的开发和从业经验者优先，有复杂智能体系统落地经验者优先；\n4、有高水平论文发表经历者优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；\n5、实践动手能力强，有ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等高水平比赛获奖经历者优先\n6、有好奇心，对新技术有热情，善于团队协作，具备创新精神。",
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"std_category_status": null,
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