主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型搜索广告算法工程师-国际化搜索广告",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "取得计算机科学、计算机工程或其他相关专业的本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、大模型算法研发：将大模型技术实践于搜索广告中，应用Agentic RL实现搜索广告新范式，具体工作包括AI搜索、视觉搜索、相关性大模型、AIGC、LLM2Rec等；\n2、基础算法研发：持续建设多模态数据和模型，构建搜索广告大模型LLM底座，融合广告各行业数据知识，助力大模型快速落地广告业务；\n3、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能搜索广告技术解决实际问题，沉淀专利和论文。",
"requirements_text": "1、取得计算机科学、计算机工程或其他相关专业的本科及以上学历；\n2、有大模型算法应用经验，在工作或个人项目中接触过以下至少一类工作：Agent构建、模型精调、大模型后训练、多模态大模型、Agentic RL、上下文工程、RAG；\n3、具备一种或多种通用编程语言的经验，包括但不限于：Go、C/C++、Python；\n4、能够批判性地思考问题并以清晰简洁的方式提出解决方案。\n\n加分条件\n1、具有以下领域中的一个或多个领域的经验：AI搜索、视觉搜索、AIGC、相关性大模型、多模态大模型、LLM2Rec；\n2、在NLP领域具有博士学位和研究经验，在会议/期刊上发表过高质量论文，如ACL/EMNLP/NAACL/NIPS等；\n3、在大模型领域，主导过影响力大的项目或论文者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "加分条件；3、在大模型领域，主导过影响力大的项目或论文者优先",
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"fulltext": "大模型搜索广告算法工程师-国际化搜索广告\n职位描述\n1、大模型算法研发：将大模型技术实践于搜索广告中，应用Agentic RL实现搜索广告新范式，具体工作包括AI搜索、视觉搜索、相关性大模型、AIGC、LLM2Rec等；\n2、基础算法研发：持续建设多模态数据和模型，构建搜索广告大模型LLM底座，融合广告各行业数据知识，助力大模型快速落地广告业务；\n3、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能搜索广告技术解决实际问题，沉淀专利和论文。\n\n职位要求\n1、取得计算机科学、计算机工程或其他相关专业的本科及以上学历；\n2、有大模型算法应用经验，在工作或个人项目中接触过以下至少一类工作：Agent构建、模型精调、大模型后训练、多模态大模型、Agentic RL、上下文工程、RAG；\n3、具备一种或多种通用编程语言的经验，包括但不限于：Go、C/C++、Python；\n4、能够批判性地思考问题并以清晰简洁的方式提出解决方案。\n\n加分条件\n1、具有以下领域中的一个或多个领域的经验：AI搜索、视觉搜索、AIGC、相关性大模型、多模态大模型、LLM2Rec；\n2、在NLP领域具有博士学位和研究经验，在会议/期刊上发表过高质量论文，如ACL/EMNLP/NAACL/NIPS等；\n3、在大模型领域，主导过影响力大的项目或论文者优先。\n1、大模型算法研发：将大模型技术实践于搜索广告中，应用Agentic RL实现搜索广告新范式，具体工作包括AI搜索、视觉搜索、相关性大模型、AIGC、LLM2Rec等；\n2、基础算法研发：持续建设多模态数据和模型，构建搜索广告大模型LLM底座，融合广告各行业数据知识，助力大模型快速落地广告业务；\n3、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能搜索广告技术解决实际问题，沉淀专利和论文。\n1、取得计算机科学、计算机工程或其他相关专业的本科及以上学历；\n2、有大模型算法应用经验，在工作或个人项目中接触过以下至少一类工作：Agent构建、模型精调、大模型后训练、多模态大模型、Agentic RL、上下文工程、RAG；\n3、具备一种或多种通用编程语言的经验，包括但不限于：Go、C/C++、Python；\n4、能够批判性地思考问题并以清晰简洁的方式提出解决方案。\n\n加分条件\n1、具有以下领域中的一个或多个领域的经验：AI搜索、视觉搜索、AIGC、相关性大模型、多模态大模型、LLM2Rec；\n2、在NLP领域具有博士学位和研究经验，在会议/期刊上发表过高质量论文，如ACL/EMNLP/NAACL/NIPS等；\n3、在大模型领域，主导过影响力大的项目或论文者优先。",
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