主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI模型评测工程（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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"job": {
"job_title": "大模型算法工程师（创作Agent基座方向） - 剪映CapCut",
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"job_category": "算法"AI生成
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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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"responsibilities": "团队介绍：剪映研发团队，主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，并孵化了多款AIGC明星产品，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作和GenAI产品。\n\n1、建设创作Agent的评估体系，与产品及业务团队共同定义能力和效果标准，建设Benchmark、评测集和评估方法，通过评估持续发现模型与Agent的关键问题；\n2、围绕真实问题优化模型效果，针对评估和线上业务中发现的问题，开展数据构造与优化，并通过SFT、RL、蒸馏、模型融合等Post-training方法，持续提升模型在创作规划、工具调用和长流程任务中的能力；\n3、持续提升模型研发效率，跟进业内最新的大模型、Agent及训练推理技术，与Infra团队协同优化训练、评估、推理和部署链路，加快模型实验和版本迭代。",
"requirements_text": "1、熟悉大语言模型及主流Post-training方法，对SFT、RL等方法有实际的数据构造、模型训练或效果调优经验；\n2、有较强的evaluation-driven意识，能够通过评估和案例分析定位模型问题，并进一步推动数据、训练策略和Agent系统的改进；\n3、对Agent有基本理解，有Tool Use、Agent评估、长链路任务、多模态模型等相关经验者优先；\n4、学习和动手能力强，关注大模型与Agent领域的新技术，能够快速完成实验、验证并应用到真实业务；\n5、熟练使用Claude Code、Codex等AI Coding工具，愿意主动探索AI-Native的研发方式，提升个人和团队研发效率。",
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"模型训练",
"大语言模型"
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"fulltext": "大模型算法工程师（创作Agent基座方向） - 剪映CapCut\n职位描述\n团队介绍：剪映研发团队，主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，并孵化了多款AIGC明星产品，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作和GenAI产品。\n\n1、建设创作Agent的评估体系，与产品及业务团队共同定义能力和效果标准，建设Benchmark、评测集和评估方法，通过评估持续发现模型与Agent的关键问题；\n2、围绕真实问题优化模型效果，针对评估和线上业务中发现的问题，开展数据构造与优化，并通过SFT、RL、蒸馏、模型融合等Post-training方法，持续提升模型在创作规划、工具调用和长流程任务中的能力；\n3、持续提升模型研发效率，跟进业内最新的大模型、Agent及训练推理技术，与Infra团队协同优化训练、评估、推理和部署链路，加快模型实验和版本迭代。\n\n职位要求\n1、熟悉大语言模型及主流Post-training方法，对SFT、RL等方法有实际的数据构造、模型训练或效果调优经验；\n2、有较强的evaluation-driven意识，能够通过评估和案例分析定位模型问题，并进一步推动数据、训练策略和Agent系统的改进；\n3、对Agent有基本理解，有Tool Use、Agent评估、长链路任务、多模态模型等相关经验者优先；\n4、学习和动手能力强，关注大模型与Agent领域的新技术，能够快速完成实验、验证并应用到真实业务；\n5、熟练使用Claude Code、Codex等AI Coding工具，愿意主动探索AI-Native的研发方式，提升个人和团队研发效率。\n团队介绍：剪映研发团队，主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，并孵化了多款AIGC明星产品，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作和GenAI产品。\n\n1、建设创作Agent的评估体系，与产品及业务团队共同定义能力和效果标准，建设Benchmark、评测集和评估方法，通过评估持续发现模型与Agent的关键问题；\n2、围绕真实问题优化模型效果，针对评估和线上业务中发现的问题，开展数据构造与优化，并通过SFT、RL、蒸馏、模型融合等Post-training方法，持续提升模型在创作规划、工具调用和长流程任务中的能力；\n3、持续提升模型研发效率，跟进业内最新的大模型、Agent及训练推理技术，与Infra团队协同优化训练、评估、推理和部署链路，加快模型实验和版本迭代。\n1、熟悉大语言模型及主流Post-training方法，对SFT、RL等方法有实际的数据构造、模型训练或效果调优经验；\n2、有较强的evaluation-driven意识，能够通过评估和案例分析定位模型问题，并进一步推动数据、训练策略和Agent系统的改进；\n3、对Agent有基本理解，有Tool Use、Agent评估、长链路任务、多模态模型等相关经验者优先；\n4、学习和动手能力强，关注大模型与Agent领域的新技术，能够快速完成实验、验证并应用到真实业务；\n5、熟练使用Claude Code、Codex等AI Coding工具，愿意主动探索AI-Native的研发方式，提升个人和团队研发效率。",
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