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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"job": {
"job_title": "AI算法工程师-数据库",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company_size": "10000人以上",
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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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、构建AI-in-Database能力：负责为开发者和企业训练并部署前沿AI模型，通过与数据库深度集成，构建支持各类AI系统的核心能力（包括但不限于：内容生成、语义搜索、RAG、智能数据分析、个性化搜索推荐等）；\n2、前沿模型设计与训练：主导设计和训练行业领先的AI模型，包括但不限于：文本嵌入模型（Text Embedding）、多模态嵌入模型（Multi-Modal Embedding）、重排模型（Reranker）、大型语言模型精调（LLM Post-Training）等；\n3、模型效果优化与训练链路提升：持续优化AI模型效果，追求达到业界领先水平（SOTA）；设计并优化监督微调（SFT）和强化学习（RL）的训练链路。",
"requirements_text": "1、编程基础扎实：熟悉Python或C++，具备优秀的编程能力和工程实践素养；\n2、深度学习框架熟练：熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种主流深度学习框架；\n3、训练经验：拥有模型训练实战经验，熟悉Ray、Slurm等至少一种分布式训练框架；\n4、算法模型与领域经验：深入理解并具备在以下至少一个或多个领域的机器学习算法/模型架构成功落地经验：自然语言处理（NLP）、多模态学习（Multi-modal）、大型语言模型（LLM）、搜索/推荐/广告（Search/Recommendation/Ads）；\n5、学术研究/竞赛背景（优先）：在顶级机器学习/人工智能会议或期刊（如：NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、MLSys、AAAI、ACL、EMNLP、COLING、JMLR、Nature及其子刊）发表过论文，或在知名算法竞赛（如Kaggle等）中取得优异成绩者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "5、学术研究/竞赛背景（优先）：在顶级机器学习/人工智能会议或期刊（如：NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、MLSys、AAAI、ACL、EMNLP、COLING、JMLR、Nature及其子刊）发表过论文，或在知名算法竞赛（如Kaggle等）中取得优异成绩者优先",
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"fulltext": "AI算法工程师-数据库\n职位描述\n1、构建AI-in-Database能力：负责为开发者和企业训练并部署前沿AI模型，通过与数据库深度集成，构建支持各类AI系统的核心能力（包括但不限于：内容生成、语义搜索、RAG、智能数据分析、个性化搜索推荐等）；\n2、前沿模型设计与训练：主导设计和训练行业领先的AI模型，包括但不限于：文本嵌入模型（Text Embedding）、多模态嵌入模型（Multi-Modal Embedding）、重排模型（Reranker）、大型语言模型精调（LLM Post-Training）等；\n3、模型效果优化与训练链路提升：持续优化AI模型效果，追求达到业界领先水平（SOTA）；设计并优化监督微调（SFT）和强化学习（RL）的训练链路。\n\n职位要求\n1、编程基础扎实：熟悉Python或C++，具备优秀的编程能力和工程实践素养；\n2、深度学习框架熟练：熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种主流深度学习框架；\n3、训练经验：拥有模型训练实战经验，熟悉Ray、Slurm等至少一种分布式训练框架；\n4、算法模型与领域经验：深入理解并具备在以下至少一个或多个领域的机器学习算法/模型架构成功落地经验：自然语言处理（NLP）、多模态学习（Multi-modal）、大型语言模型（LLM）、搜索/推荐/广告（Search/Recommendation/Ads）；\n5、学术研究/竞赛背景（优先）：在顶级机器学习/人工智能会议或期刊（如：NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、MLSys、AAAI、ACL、EMNLP、COLING、JMLR、Nature及其子刊）发表过论文，或在知名算法竞赛（如Kaggle等）中取得优异成绩者优先。\n1、构建AI-in-Database能力：负责为开发者和企业训练并部署前沿AI模型，通过与数据库深度集成，构建支持各类AI系统的核心能力（包括但不限于：内容生成、语义搜索、RAG、智能数据分析、个性化搜索推荐等）；\n2、前沿模型设计与训练：主导设计和训练行业领先的AI模型，包括但不限于：文本嵌入模型（Text Embedding）、多模态嵌入模型（Multi-Modal Embedding）、重排模型（Reranker）、大型语言模型精调（LLM Post-Training）等；\n3、模型效果优化与训练链路提升：持续优化AI模型效果，追求达到业界领先水平（SOTA）；设计并优化监督微调（SFT）和强化学习（RL）的训练链路。\n1、编程基础扎实：熟悉Python或C++，具备优秀的编程能力和工程实践素养；\n2、深度学习框架熟练：熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种主流深度学习框架；\n3、训练经验：拥有模型训练实战经验，熟悉Ray、Slurm等至少一种分布式训练框架；\n4、算法模型与领域经验：深入理解并具备在以下至少一个或多个领域的机器学习算法/模型架构成功落地经验：自然语言处理（NLP）、多模态学习（Multi-modal）、大型语言模型（LLM）、搜索/推荐/广告（Search/Recommendation/Ads）；\n5、学术研究/竞赛背景（优先）：在顶级机器学习/人工智能会议或期刊（如：NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、MLSys、AAAI、ACL、EMNLP、COLING、JMLR、Nature及其子刊）发表过论文，或在知名算法竞赛（如Kaggle等）中取得优异成绩者优先。",
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