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": "商家服务大模型算法实习生-Commercial AI",
"job_level": "实习",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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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": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：Commercial AI负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。\n\n1、广告商家服务算法团队，致力于打造业界领先的广告业务（To B）智能销售，从商家经营到广告投放对广告主进行全方位的服务，帮助广告主成长，同时为平台带来更多收入；\n2、相比一般的智能客服机器人，除了回答问题之外，智能销售还要理解和推理客户深层需求、调用工具和环境交互解答客户问题，以及在长程对话中寻找时机对广告主进行主动的营销服务，提供合适的广告产品或投广建议；\n3、主要工作内容\n1）调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案，包括不限于极致优化SFT、RM、RLHF等技术；\n2）聚焦LLM的Post-Training和Eval技术，以及RL与LLM-based Agent相结合的交叉研究与应用落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，机器学习、人工智能、数理统计等相关专业背景；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、（训练方向）熟悉LLM Post-Training技术，例如SFT/RLHF的常用方法；熟悉Agent领域，了解Agentic RL的常见方法和技术栈；（评测方向）熟悉LLM和Agent评测技术，了解主流Benchmark，有LLM-as-a-Judge、自动化或人工评测体系搭建经验者优先；\n4、优秀的代码工程能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Python等编程语言，熟悉常用AI工具；\n5、有激情、具备积极应对挑战的态度、乐于挑战、快速尝试，乐于了解业务知识，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"数据结构",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"大语言模型"
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"fulltext": "商家服务大模型算法实习生-Commercial AI\n职位描述\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：Commercial AI负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。\n\n1、广告商家服务算法团队，致力于打造业界领先的广告业务（To B）智能销售，从商家经营到广告投放对广告主进行全方位的服务，帮助广告主成长，同时为平台带来更多收入；\n2、相比一般的智能客服机器人，除了回答问题之外，智能销售还要理解和推理客户深层需求、调用工具和环境交互解答客户问题，以及在长程对话中寻找时机对广告主进行主动的营销服务，提供合适的广告产品或投广建议；\n3、主要工作内容\n1）调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案，包括不限于极致优化SFT、RM、RLHF等技术；\n2）聚焦LLM的Post-Training和Eval技术，以及RL与LLM-based Agent相结合的交叉研究与应用落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，机器学习、人工智能、数理统计等相关专业背景；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、（训练方向）熟悉LLM Post-Training技术，例如SFT/RLHF的常用方法；熟悉Agent领域，了解Agentic RL的常见方法和技术栈；（评测方向）熟悉LLM和Agent评测技术，了解主流Benchmark，有LLM-as-a-Judge、自动化或人工评测体系搭建经验者优先；\n4、优秀的代码工程能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Python等编程语言，熟悉常用AI工具；\n5、有激情、具备积极应对挑战的态度、乐于挑战、快速尝试，乐于了解业务知识，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力。\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：Commercial AI负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。\n\n1、广告商家服务算法团队，致力于打造业界领先的广告业务（To B）智能销售，从商家经营到广告投放对广告主进行全方位的服务，帮助广告主成长，同时为平台带来更多收入；\n2、相比一般的智能客服机器人，除了回答问题之外，智能销售还要理解和推理客户深层需求、调用工具和环境交互解答客户问题，以及在长程对话中寻找时机对广告主进行主动的营销服务，提供合适的广告产品或投广建议；\n3、主要工作内容\n1）调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案，包括不限于极致优化SFT、RM、RLHF等技术；\n2）聚焦LLM的Post-Training和Eval技术，以及RL与LLM-based Agent相结合的交叉研究与应用落地。\n1、本科及以上学历在读，机器学习、人工智能、数理统计等相关专业背景；\n2、熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型相关训练或推理的基础知识；\n3、（训练方向）熟悉LLM Post-Training技术，例如SFT/RLHF的常用方法；熟悉Agent领域，了解Agentic RL的常见方法和技术栈；（评测方向）熟悉LLM和Agent评测技术，了解主流Benchmark，有LLM-as-a-Judge、自动化或人工评测体系搭建经验者优先；\n4、优秀的代码工程能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Python等编程语言，熟悉常用AI工具；\n5、有激情、具备积极应对挑战的态度、乐于挑战、快速尝试，乐于了解业务知识，具有良好的团队合作意识、理解沟通能力以及独立解决问题的能力。",
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