字节跳动大模型应用算法工程师-飞书AI
社招全职A60155地点:上海状态:招聘
任职要求
1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验,其一即可; 2、编程能力强,熟练掌握Python等编程语言;对于AI相关的Python库比较了解,比如Pandas等; 3、创新能力比较强,对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性; 4、紧跟AI领域的最新发展动态,通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能; 5、解决问题的能力比较强,善于解决各种繁琐的技术问题;比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等;对数据比较敏…
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工作职责
1、业务应用:负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中,在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品,不断改善用户体验; 2、模型优化:负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量;建设高效的评测方法和技术体系;采集、调研并生产办公领域的高质量数据集; 3、技术建设:持续关注业界最新的技术趋势和研究成果,分享行业最佳实践,将前沿技术应用于大模型中。
包括英文材料
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
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更新于 2024-11-20北京
社招A191816A
1、简历智能解析提取结构化信息、简历筛选和岗位匹配,个性化定制面试题,AI分维度面试评价和整体总结,绩效评估多人反馈总结,对话式数据统计分析; 2、建设和调优满足场景应用的意图识别、实体识别、问题拆解策划、工具调用、相关性排序、理解生成模型能力; 3、People领域高质量语料构建,针对具体应用场景的指令集构建、评测体系和指标设计及评测数据构建; 4、大模型Post-training、Fine-tuning,强化学习偏好对齐,Prompt设计和优化; 5、调研和尝试AI行业的前沿技术,推动技术在实际应用场景落地和效果优化。
更新于 2025-02-10北京