主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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": "大模型算法专家-模型数据研究",
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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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"requirements": {
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"degree": "硕士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责SFT（监督微调）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能表现，增强模型的泛化能力与适应性；\n2、负责代码开发、翻译、多模态等垂直领域大模型的研发工作，涵盖需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估环节，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案；\n3、主导大模型智能体核心算法的研发工作，包括但不限于任务规划、记忆管理、检索增强（RAG）、工具调用（FC/MCP）等关键算法的设计与优化，提升智能体的智能化水平与任务执行效率；\n4、持续跟踪行业前沿技术动态，结合公司业务需求，对现有大模型算法及垂直领域模型进行优化迭代，解决模型训练与应用过程中的技术难题，提升模型的效率与质量；\n5、与数据、产品、工程等团队紧密协作，参与从数据准备、算法选型到模型部署的全链路工作，保障大模型技术在实际业务场景中的高效落地与应用。",
"requirements_text": "1、人工智能、计算机科学与技术、数学、数据科学等相关专业，硕士学位；\n2、精通数据合成、数据分析、自动标注、质量过滤等相关算法和技术，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；\n3、有代码数据合成、多模态数据合成相关项目经验，熟悉代码结构分析、图像文本融合等技术；\n4、具备良好的数据分析能力，了解数据质量评估标准和方法，有数据清洗、过滤相关实践经验；\n5、具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识，能够快速学习和掌握新技术；具备良好的团队协作精神和沟通能力，能在跨部门协作中高效推进项目；\n6、加分项：在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力的论文者优先；在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据分析",
"数据清洗",
"团队协作",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "6、加分项：在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力的论文者优先；在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先",
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"fulltext": "大模型算法专家-模型数据研究\n职位描述\n1、负责SFT（监督微调）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能表现，增强模型的泛化能力与适应性；\n2、负责代码开发、翻译、多模态等垂直领域大模型的研发工作，涵盖需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估环节，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案；\n3、主导大模型智能体核心算法的研发工作，包括但不限于任务规划、记忆管理、检索增强（RAG）、工具调用（FC/MCP）等关键算法的设计与优化，提升智能体的智能化水平与任务执行效率；\n4、持续跟踪行业前沿技术动态，结合公司业务需求，对现有大模型算法及垂直领域模型进行优化迭代，解决模型训练与应用过程中的技术难题，提升模型的效率与质量；\n5、与数据、产品、工程等团队紧密协作，参与从数据准备、算法选型到模型部署的全链路工作，保障大模型技术在实际业务场景中的高效落地与应用。\n\n职位要求\n1、人工智能、计算机科学与技术、数学、数据科学等相关专业，硕士学位；\n2、精通数据合成、数据分析、自动标注、质量过滤等相关算法和技术，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；\n3、有代码数据合成、多模态数据合成相关项目经验，熟悉代码结构分析、图像文本融合等技术；\n4、具备良好的数据分析能力，了解数据质量评估标准和方法，有数据清洗、过滤相关实践经验；\n5、具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识，能够快速学习和掌握新技术；具备良好的团队协作精神和沟通能力，能在跨部门协作中高效推进项目；\n6、加分项：在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力的论文者优先；在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。\n1、负责SFT（监督微调）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能表现，增强模型的泛化能力与适应性；\n2、负责代码开发、翻译、多模态等垂直领域大模型的研发工作，涵盖需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估环节，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案；\n3、主导大模型智能体核心算法的研发工作，包括但不限于任务规划、记忆管理、检索增强（RAG）、工具调用（FC/MCP）等关键算法的设计与优化，提升智能体的智能化水平与任务执行效率；\n4、持续跟踪行业前沿技术动态，结合公司业务需求，对现有大模型算法及垂直领域模型进行优化迭代，解决模型训练与应用过程中的技术难题，提升模型的效率与质量；\n5、与数据、产品、工程等团队紧密协作，参与从数据准备、算法选型到模型部署的全链路工作，保障大模型技术在实际业务场景中的高效落地与应用。\n1、人工智能、计算机科学与技术、数学、数据科学等相关专业，硕士学位；\n2、精通数据合成、数据分析、自动标注、质量过滤等相关算法和技术，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；\n3、有代码数据合成、多模态数据合成相关项目经验，熟悉代码结构分析、图像文本融合等技术；\n4、具备良好的数据分析能力，了解数据质量评估标准和方法，有数据清洗、过滤相关实践经验；\n5、具有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识，能够快速学习和掌握新技术；具备良好的团队协作精神和沟通能力，能在跨部门协作中高效推进项目；\n6、加分项：在ACL、ICLR、NeurIPS、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力的论文者优先；在ACM、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。",
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