主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：自然语言处理算法研发（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": "NLP对话大模型算法实习生-电商业务",
"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_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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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
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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：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。\n\n1、数据挖掘：负责数据集的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，进行深度的数据挖掘，沉淀高价值信息，开发和优化Query理解、召回、相关性排序等技术，提升信息检索的效率和准确性，提升RAG的效果；\n2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）、偏好学习，以及多模态模型训练，提升模型在特定场景下的表现；\n3、提示词工程：与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词，充分挖掘和利用大模型的能力，高效、精准解决实际问题；\n4、智能体技术：利用领先的智能体框架，增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题，提升用户体验；\n5、大模型评测：制定和实施大模型的评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，确保模型性能的可靠性和稳定性；\n6、应用落地：定义业务问题，设定任务标准和目标，不断优化模型和系统，以达到最佳的业务效果和用户满意度。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测等领域有实际的开发和从业经验者优先；\n3、有复杂智能体开发经验者优先，有好奇心，喜欢新事物，善于合作，有创新精神，有一定的抗压能力；\n4、至少熟悉一门计算机编程语言，包括但不限于C/C++/Java/Go/Python；\n5、有高水平论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；\n6、实践动手能力强，ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle比赛获奖者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"数据挖掘",
"模型训练",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；2、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测等领域有实际的开发和从业经验者优先；3、有复杂智能体开发经验者优先，有好奇心，喜欢新事物，善于合作，有创新精神，有一定的抗压能力；5、有高水平论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；6、实践动手能力强，ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle比赛获奖者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "NLP对话大模型算法实习生-电商业务\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：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。\n\n1、数据挖掘：负责数据集的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，进行深度的数据挖掘，沉淀高价值信息，开发和优化Query理解、召回、相关性排序等技术，提升信息检索的效率和准确性，提升RAG的效果；\n2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）、偏好学习，以及多模态模型训练，提升模型在特定场景下的表现；\n3、提示词工程：与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词，充分挖掘和利用大模型的能力，高效、精准解决实际问题；\n4、智能体技术：利用领先的智能体框架，增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题，提升用户体验；\n5、大模型评测：制定和实施大模型的评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，确保模型性能的可靠性和稳定性；\n6、应用落地：定义业务问题，设定任务标准和目标，不断优化模型和系统，以达到最佳的业务效果和用户满意度。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测等领域有实际的开发和从业经验者优先；\n3、有复杂智能体开发经验者优先，有好奇心，喜欢新事物，善于合作，有创新精神，有一定的抗压能力；\n4、至少熟悉一门计算机编程语言，包括但不限于C/C++/Java/Go/Python；\n5、有高水平论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；\n6、实践动手能力强，ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle比赛获奖者优先。\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：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。\n\n1、数据挖掘：负责数据集的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，进行深度的数据挖掘，沉淀高价值信息，开发和优化Query理解、召回、相关性排序等技术，提升信息检索的效率和准确性，提升RAG的效果；\n2、大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）、偏好学习，以及多模态模型训练，提升模型在特定场景下的表现；\n3、提示词工程：与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词，充分挖掘和利用大模型的能力，高效、精准解决实际问题；\n4、智能体技术：利用领先的智能体框架，增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题，提升用户体验；\n5、大模型评测：制定和实施大模型的评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，确保模型性能的可靠性和稳定性；\n6、应用落地：定义业务问题，设定任务标准和目标，不断优化模型和系统，以达到最佳的业务效果和用户满意度。\n1、本科及以上学历在读，计算机等相关专业优先；\n2、在大模型训练、智能体、提示词工程、信息检索、数据集构建、数据挖掘、大模型评测等领域有实际的开发和从业经验者优先；\n3、有复杂智能体开发经验者优先，有好奇心，喜欢新事物，善于合作，有创新精神，有一定的抗压能力；\n4、至少熟悉一门计算机编程语言，包括但不限于C/C++/Java/Go/Python；\n5、有高水平论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等；\n6、实践动手能力强，ACMICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle比赛获奖者优先。",
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