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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "NLP算法工程师-抖音内容技术",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责抖音内容理解场景中NLP相关的基础技术研发和落地应用；\n2、负责基础LLM的训练流程，持续提升抖音短视频、直播等场景中的文本理解、表征和生成能力；\n3、跟进前沿LLM算法和训练范式，探索LLM推理能力在兴趣建模和意图识别中的应用；\n4、支持抖音C端产品、抖音推荐侧LLM相关需求，持续提升抖音短视频、直播的内容供给和分发体验。",
"requirements_text": "1、具有扎实的机器学习基础，对NLP技术、LLM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、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；\n4、在计算机科学高水平会议和期刊如ACL、NIPS、ICML、ICLR、EMNLP、NAACL等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"
],
"preferred_qualifications": "3、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；4、在计算机科学高水平会议和期刊如ACL、NIPS、ICML、ICLR、EMNLP、NAACL等发表过论文或有竞赛经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7507250042772687112",
"post_date": "2025-05-22",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7507250042772687112/detail"
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"fulltext": "NLP算法工程师-抖音内容技术\n职位描述\n1、负责抖音内容理解场景中NLP相关的基础技术研发和落地应用；\n2、负责基础LLM的训练流程，持续提升抖音短视频、直播等场景中的文本理解、表征和生成能力；\n3、跟进前沿LLM算法和训练范式，探索LLM推理能力在兴趣建模和意图识别中的应用；\n4、支持抖音C端产品、抖音推荐侧LLM相关需求，持续提升抖音短视频、直播的内容供给和分发体验。\n\n职位要求\n1、具有扎实的机器学习基础，对NLP技术、LLM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、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；\n4、在计算机科学高水平会议和期刊如ACL、NIPS、ICML、ICLR、EMNLP、NAACL等发表过论文或有竞赛经验者优先。\n1、负责抖音内容理解场景中NLP相关的基础技术研发和落地应用；\n2、负责基础LLM的训练流程，持续提升抖音短视频、直播等场景中的文本理解、表征和生成能力；\n3、跟进前沿LLM算法和训练范式，探索LLM推理能力在兴趣建模和意图识别中的应用；\n4、支持抖音C端产品、抖音推荐侧LLM相关需求，持续提升抖音短视频、直播的内容供给和分发体验。\n1、具有扎实的机器学习基础，对NLP技术、LLM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、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；\n4、在计算机科学高水平会议和期刊如ACL、NIPS、ICML、ICLR、EMNLP、NAACL等发表过论文或有竞赛经验者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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