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": "大模型算法工程师（C端）-抖音电商",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"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",
"cycle": "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、参与大模型在抖音电商场景的端到端落地，与产品、工程等跨职能团队密切协作，推动AI-Native架构在电商业务中的规模化应用；\n2、探索大模型与传统算法的融合创新，针对特定的电商应用场景，构建混合架构解决方案，提升复杂业务场景下的执行效率与效果；\n3、结合业务需求，设计并实现模型压缩、知识蒸馏、Prompt Engineering（PE）等优化方案，提升大模型的Token利用效率。跟踪大模型领域技术趋势（如Memory机制、Workflow自动化、Agent系统、基础模型能力增强），完成技术可行性分析。",
"requirements_text": "1、精通深度学习理论（如Transformer架构、预训练模型原理），具备大模型Prompt Engineering（PE）、SFT、RLHF、Agent开发等任一方向实践经验；\n2、具备编程能力，熟练掌握至少一门开发语言（C/C++/Go/Python），熟悉数据结构与算法优化。\n\n加分项：\n1、有大模型落地经验，熟悉行业痛点与技术适配策略；\n2、参与过基础模型训练或模型优化项目，具备大模型调优经验；\n3、在顶会（NeurIPS/ICML/KDD/ACL）发表过大模型相关论文，或主导过开源大模型项目（如LLaMA、ChatGLM二次开发）。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"深度学习",
"数据结构",
"模型训练",
"Go",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7512442448942024978/detail"
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"fulltext": "大模型算法工程师（C端）-抖音电商\n职位描述\n1、参与大模型在抖音电商场景的端到端落地，与产品、工程等跨职能团队密切协作，推动AI-Native架构在电商业务中的规模化应用；\n2、探索大模型与传统算法的融合创新，针对特定的电商应用场景，构建混合架构解决方案，提升复杂业务场景下的执行效率与效果；\n3、结合业务需求，设计并实现模型压缩、知识蒸馏、Prompt Engineering（PE）等优化方案，提升大模型的Token利用效率。跟踪大模型领域技术趋势（如Memory机制、Workflow自动化、Agent系统、基础模型能力增强），完成技术可行性分析。\n\n职位要求\n1、精通深度学习理论（如Transformer架构、预训练模型原理），具备大模型Prompt Engineering（PE）、SFT、RLHF、Agent开发等任一方向实践经验；\n2、具备编程能力，熟练掌握至少一门开发语言（C/C++/Go/Python），熟悉数据结构与算法优化。\n\n加分项：\n1、有大模型落地经验，熟悉行业痛点与技术适配策略；\n2、参与过基础模型训练或模型优化项目，具备大模型调优经验；\n3、在顶会（NeurIPS/ICML/KDD/ACL）发表过大模型相关论文，或主导过开源大模型项目（如LLaMA、ChatGLM二次开发）。\n1、参与大模型在抖音电商场景的端到端落地，与产品、工程等跨职能团队密切协作，推动AI-Native架构在电商业务中的规模化应用；\n2、探索大模型与传统算法的融合创新，针对特定的电商应用场景，构建混合架构解决方案，提升复杂业务场景下的执行效率与效果；\n3、结合业务需求，设计并实现模型压缩、知识蒸馏、Prompt Engineering（PE）等优化方案，提升大模型的Token利用效率。跟踪大模型领域技术趋势（如Memory机制、Workflow自动化、Agent系统、基础模型能力增强），完成技术可行性分析。\n1、精通深度学习理论（如Transformer架构、预训练模型原理），具备大模型Prompt Engineering（PE）、SFT、RLHF、Agent开发等任一方向实践经验；\n2、具备编程能力，熟练掌握至少一门开发语言（C/C++/Go/Python），熟悉数据结构与算法优化。\n\n加分项：\n1、有大模型落地经验，熟悉行业痛点与技术适配策略；\n2、参与过基础模型训练或模型优化项目，具备大模型调优经验；\n3、在顶会（NeurIPS/ICML/KDD/ACL）发表过大模型相关论文，或主导过开源大模型项目（如LLaMA、ChatGLM二次开发）。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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