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": "大模型算法实习生-剪映",
"job_level": "实习",AI生成
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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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"language": "未披露",AI生成
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"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:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 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,截止2021年6月,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产品。\n\n1、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用,研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等,不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值,探索下一代的研发模式;\n2、高质量数据挖掘清洗使用,数据自动、半自动合成方案研究探索,设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法;\n3、研究LLM/VLM训练与优化技术,包括微调、强化学习(RLHF)、知识蒸馏等,提高大模型在代码场景下的能力;\n4、尝试落地到各种应用场景,比如:IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等;\n5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态,并将其应用于实际业务场景中,推动技术落地。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;\n2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n3、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型相关技术栈(如Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等);\n4、在大模型领域,在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先;\n5、有代码基座模型训练经验,有强化学习结合大模型落地经验,有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先;\n6、每周出勤至少4天,可实习4个月以上。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"数据结构",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;4、在大模型领域,在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先;5、有代码基座模型训练经验,有强化学习结合大模型落地经验,有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型算法实习生-剪映\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:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 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,截止2021年6月,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产品。\n\n1、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用,研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等,不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值,探索下一代的研发模式;\n2、高质量数据挖掘清洗使用,数据自动、半自动合成方案研究探索,设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法;\n3、研究LLM/VLM训练与优化技术,包括微调、强化学习(RLHF)、知识蒸馏等,提高大模型在代码场景下的能力;\n4、尝试落地到各种应用场景,比如:IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等;\n5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态,并将其应用于实际业务场景中,推动技术落地。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;\n2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n3、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型相关技术栈(如Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等);\n4、在大模型领域,在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先;\n5、有代码基座模型训练经验,有强化学习结合大模型落地经验,有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先;\n6、每周出勤至少4天,可实习4个月以上。\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:字节跳动剪映研发团队,主要支持剪映、醒图、Faceu 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,截止2021年6月,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产品。\n\n1、负责研发提效场景所需要的大模型能力的研发和应用,研究高质量数据的挖掘和合成、大模型的对齐效率、Agent的设计&端到端训练等等,不断思考和跟进AI的最新进展对我们的价值,探索下一代的研发模式;\n2、高质量数据挖掘清洗使用,数据自动、半自动合成方案研究探索,设计针对代码场景的原子任务、全链路任务的评测方法;\n3、研究LLM/VLM训练与优化技术,包括微调、强化学习(RLHF)、知识蒸馏等,提高大模型在代码场景下的能力;\n4、尝试落地到各种应用场景,比如:IDE代码补全、代码能力QA、场景化Agent、代码自动修复、漏洞检测等;\n5、持续跟踪LLM/VLM领域的最新技术动态,并将其应用于实际业务场景中,推动技术落地。\n1、本科及以上学历在读,计算机相关专业优先;\n2、具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟练掌握至少一门语言,ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先;\n3、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术,深入理解大模型相关技术栈(如Reward Model、GRPO/PPO/DPO、SFT/RFT、CT、PE等);\n4、在大模型领域,在ACL/EMNLP/ECCV/CVPR等顶会发表相关论文者优先;\n5、有代码基座模型训练经验,有强化学习结合大模型落地经验,有Multi-Agent、Tool-Use等有相关经验优先;\n6、每周出勤至少4天,可实习4个月以上。",
"standard_classification": {
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