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": "NLP算法工程师-抖音智能客服",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"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": {
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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、负责抖音客服场景下的能力建设，结合LLM推动新一代智能客服方案，建设托管与坐席辅助能力，升级C端交互方式，由技术推动不断改善用户体验；\n2、负责LLM/MLLM技术在客服领域的基础研究与应用，包括但不限于RAG、Workflow、Agent、规划办理、风险监听、拟人化提升等方向；\n3、基础LLM技术研究与落地，包括但不限于数据飞轮、训练方案、体系评估、RM/RL等；\n4、参与多模态交互方案设计，融合文本/语音/视频的跨模态理解，支持辅助代办/VoIP等多场景需求；\n5、深入跟进LLM/MLLM前沿技术方向，探索模型在未来的更多使用场景，拓展模型应用范围。",
"requirements_text": "1、具有扎实的机器学习基础，对传统NLP技术、LLM技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强；\n2、有扎实的编码能力，熟练使用相关机器学习框架和工程框架；\n3、在大模型领域有经验，在音频多模态领域有经验者优先；\n4、在计算机科学高水平会议和期刊发表过论文或有竞赛经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、在大模型领域有经验，在音频多模态领域有经验者优先；4、在计算机科学高水平会议和期刊发表过论文或有竞赛经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "NLP算法工程师-抖音智能客服\n职位描述\n1、负责抖音客服场景下的能力建设，结合LLM推动新一代智能客服方案，建设托管与坐席辅助能力，升级C端交互方式，由技术推动不断改善用户体验；\n2、负责LLM/MLLM技术在客服领域的基础研究与应用，包括但不限于RAG、Workflow、Agent、规划办理、风险监听、拟人化提升等方向；\n3、基础LLM技术研究与落地，包括但不限于数据飞轮、训练方案、体系评估、RM/RL等；\n4、参与多模态交互方案设计，融合文本/语音/视频的跨模态理解，支持辅助代办/VoIP等多场景需求；\n5、深入跟进LLM/MLLM前沿技术方向，探索模型在未来的更多使用场景，拓展模型应用范围。\n\n职位要求\n1、具有扎实的机器学习基础，对传统NLP技术、LLM技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强；\n2、有扎实的编码能力，熟练使用相关机器学习框架和工程框架；\n3、在大模型领域有经验，在音频多模态领域有经验者优先；\n4、在计算机科学高水平会议和期刊发表过论文或有竞赛经验者优先。\n1、负责抖音客服场景下的能力建设，结合LLM推动新一代智能客服方案，建设托管与坐席辅助能力，升级C端交互方式，由技术推动不断改善用户体验；\n2、负责LLM/MLLM技术在客服领域的基础研究与应用，包括但不限于RAG、Workflow、Agent、规划办理、风险监听、拟人化提升等方向；\n3、基础LLM技术研究与落地，包括但不限于数据飞轮、训练方案、体系评估、RM/RL等；\n4、参与多模态交互方案设计，融合文本/语音/视频的跨模态理解，支持辅助代办/VoIP等多场景需求；\n5、深入跟进LLM/MLLM前沿技术方向，探索模型在未来的更多使用场景，拓展模型应用范围。\n1、具有扎实的机器学习基础，对传统NLP技术、LLM技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强；\n2、有扎实的编码能力，熟练使用相关机器学习框架和工程框架；\n3、在大模型领域有经验，在音频多模态领域有经验者优先；\n4、在计算机科学高水平会议和期刊发表过论文或有竞赛经验者优先。",
"standard_classification": {
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