主分类：Agent系统开发
辅助：大模型与生成式算法研发（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": "AIGC算法专家-Commercial AI",
"job_level": "专家",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": "算法"AI生成
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"company": {
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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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责商业化AIGC创意Agent的算法研发，基于LLM（大语言模型）、MLLM（多模态大模型）和智能体（Agent）技术，构建用户意图理解、路径规划、创意自主生成、多轮交互等核心能力；\n2、深入探索商业化场景的Agent多模态大模型应用，构建用户意图路径规划、多轮对话、创意灵感、视频框架生成、智能剪辑包装等算法体系；\n3、跟踪AIGC领域前沿技术（多模态大模型/文本生成/Agent/跨模态对齐/强化学习等），结合业务需求进行算法创新与工程化落地。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备AIGC领域研发经验，有多模态大模型（MLLM）、智能体（Agent）研发经验者优先；\n2、扎实的算法基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备模型训练/调优/部署经验，理解分布式训练原理；\n3、技术方向要求（满足至少一个领域）：\n1）LLM和MLLM方向：熟悉Transformer架构，具有Prompt Engineering、模型微调、强化学习等实践经验，具备多模态生成、跨模态检索、图文联合生成等项目经验；\n2）智能体（Agent）方向：具有任务规划、记忆机制、工具调用、多智能体协作等相关项目经验；\n3）场景匹配：有商业化创意理解与生成、营销自动化、智能Agent等相关项目经验者优先，熟悉广告行业特性；\n4）丰富的多模态科研经验；在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV等顶级期刊会议上发表论文者优先；\n4、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握Python/C++，有复杂系统模块设计能力，有ACM等算法竞赛获奖经历者优先；\n5、业务敏感度高，对创意领域有浓厚兴趣，具备良好的跨团队协作能力、问题拆解与系统性解决问题的思维。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"强化学习",
"模型训练",
"模型微调",
"团队协作",
"解决问题",
"大语言模型",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备AIGC领域研发经验，有多模态大模型（MLLM）、智能体（Agent）研发经验者优先；3）场景匹配：有商业化创意理解与生成、营销自动化、智能Agent等相关项目经验者优先，熟悉广告行业特性；在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV等顶级期刊会议上发表论文者优先；4、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握Python/C++，有复杂系统模块设计能力，有ACM等算法竞赛获奖经历者优先",
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"fulltext": "AIGC算法专家-Commercial AI\n职位描述\n1、负责商业化AIGC创意Agent的算法研发，基于LLM（大语言模型）、MLLM（多模态大模型）和智能体（Agent）技术，构建用户意图理解、路径规划、创意自主生成、多轮交互等核心能力；\n2、深入探索商业化场景的Agent多模态大模型应用，构建用户意图路径规划、多轮对话、创意灵感、视频框架生成、智能剪辑包装等算法体系；\n3、跟踪AIGC领域前沿技术（多模态大模型/文本生成/Agent/跨模态对齐/强化学习等），结合业务需求进行算法创新与工程化落地。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备AIGC领域研发经验，有多模态大模型（MLLM）、智能体（Agent）研发经验者优先；\n2、扎实的算法基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备模型训练/调优/部署经验，理解分布式训练原理；\n3、技术方向要求（满足至少一个领域）：\n1）LLM和MLLM方向：熟悉Transformer架构，具有Prompt Engineering、模型微调、强化学习等实践经验，具备多模态生成、跨模态检索、图文联合生成等项目经验；\n2）智能体（Agent）方向：具有任务规划、记忆机制、工具调用、多智能体协作等相关项目经验；\n3）场景匹配：有商业化创意理解与生成、营销自动化、智能Agent等相关项目经验者优先，熟悉广告行业特性；\n4）丰富的多模态科研经验；在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV等顶级期刊会议上发表论文者优先；\n4、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握Python/C++，有复杂系统模块设计能力，有ACM等算法竞赛获奖经历者优先；\n5、业务敏感度高，对创意领域有浓厚兴趣，具备良好的跨团队协作能力、问题拆解与系统性解决问题的思维。\n1、负责商业化AIGC创意Agent的算法研发，基于LLM（大语言模型）、MLLM（多模态大模型）和智能体（Agent）技术，构建用户意图理解、路径规划、创意自主生成、多轮交互等核心能力；\n2、深入探索商业化场景的Agent多模态大模型应用，构建用户意图路径规划、多轮对话、创意灵感、视频框架生成、智能剪辑包装等算法体系；\n3、跟踪AIGC领域前沿技术（多模态大模型/文本生成/Agent/跨模态对齐/强化学习等），结合业务需求进行算法创新与工程化落地。\n1、计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备AIGC领域研发经验，有多模态大模型（MLLM）、智能体（Agent）研发经验者优先；\n2、扎实的算法基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备模型训练/调优/部署经验，理解分布式训练原理；\n3、技术方向要求（满足至少一个领域）：\n1）LLM和MLLM方向：熟悉Transformer架构，具有Prompt Engineering、模型微调、强化学习等实践经验，具备多模态生成、跨模态检索、图文联合生成等项目经验；\n2）智能体（Agent）方向：具有任务规划、记忆机制、工具调用、多智能体协作等相关项目经验；\n3）场景匹配：有商业化创意理解与生成、营销自动化、智能Agent等相关项目经验者优先，熟悉广告行业特性；\n4）丰富的多模态科研经验；在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV等顶级期刊会议上发表论文者优先；\n4、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握Python/C++，有复杂系统模块设计能力，有ACM等算法竞赛获奖经历者优先；\n5、业务敏感度高，对创意领域有浓厚兴趣，具备良好的跨团队协作能力、问题拆解与系统性解决问题的思维。",
"standard_classification": {
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