主分类：大模型与生成式算法研发
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": "多模态算法专家-抖音风控",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"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": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士学位及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、研究方向：提升视频、音频、图像、文本及多模态的大模型基础能力，在业务领域与通用领域取得行业领先的效果，建设体系化的模型能力提升方法论；探索理解大模型与生成大模型能力结合互补模式，探索并落地一体化模型并取得更高的模型效果；推动多模态内容理解能力在搜索、推荐、广告等场景的落地应用；\n2、负责抖音、直播、今日头条等业务场景下的开集内容理解工作，建设多模态大模型、生成式模型等前沿模型技术能力，逼近人类感知认知模型能力，产出相应的研究成果；\n3、负责抖音等业务场景通用多模态大模型的模型训练和基础建设，包括但不限于模型训练、数据工程、训练推理框架迭代、维护模型评估指标体系；\n4、追踪行业前沿技术动态，探索多模态方向的新技术研究与落地。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上，3年及以上算法工作经验，计算机/软件/人工智能/数学等相关专业的优先；有互联网场景风控算法研发经验优先；\n2、具有扎实的机器学习基础，对深度学习、大语言模型、多模态模型、生成式模型等内容理解与生成技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强；\n3、有扎实的编码能力，熟练使用相关机器学习框架和工程框架；\n4、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；\n5、在计算机科学高水平会议和期刊如NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等发表过论文或有竞赛经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、硕士学位及以上，3年及以上算法工作经验，计算机/软件/人工智能/数学等相关专业的优先；有互联网场景风控算法研发经验优先；4、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；5、在计算机科学高水平会议和期刊如NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等发表过论文或有竞赛经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "多模态算法专家-抖音风控\n职位描述\n1、研究方向：提升视频、音频、图像、文本及多模态的大模型基础能力，在业务领域与通用领域取得行业领先的效果，建设体系化的模型能力提升方法论；探索理解大模型与生成大模型能力结合互补模式，探索并落地一体化模型并取得更高的模型效果；推动多模态内容理解能力在搜索、推荐、广告等场景的落地应用；\n2、负责抖音、直播、今日头条等业务场景下的开集内容理解工作，建设多模态大模型、生成式模型等前沿模型技术能力，逼近人类感知认知模型能力，产出相应的研究成果；\n3、负责抖音等业务场景通用多模态大模型的模型训练和基础建设，包括但不限于模型训练、数据工程、训练推理框架迭代、维护模型评估指标体系；\n4、追踪行业前沿技术动态，探索多模态方向的新技术研究与落地。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，3年及以上算法工作经验，计算机/软件/人工智能/数学等相关专业的优先；有互联网场景风控算法研发经验优先；\n2、具有扎实的机器学习基础，对深度学习、大语言模型、多模态模型、生成式模型等内容理解与生成技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强；\n3、有扎实的编码能力，熟练使用相关机器学习框架和工程框架；\n4、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；\n5、在计算机科学高水平会议和期刊如NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等发表过论文或有竞赛经验者优先。\n1、研究方向：提升视频、音频、图像、文本及多模态的大模型基础能力，在业务领域与通用领域取得行业领先的效果，建设体系化的模型能力提升方法论；探索理解大模型与生成大模型能力结合互补模式，探索并落地一体化模型并取得更高的模型效果；推动多模态内容理解能力在搜索、推荐、广告等场景的落地应用；\n2、负责抖音、直播、今日头条等业务场景下的开集内容理解工作，建设多模态大模型、生成式模型等前沿模型技术能力，逼近人类感知认知模型能力，产出相应的研究成果；\n3、负责抖音等业务场景通用多模态大模型的模型训练和基础建设，包括但不限于模型训练、数据工程、训练推理框架迭代、维护模型评估指标体系；\n4、追踪行业前沿技术动态，探索多模态方向的新技术研究与落地。\n1、硕士学位及以上，3年及以上算法工作经验，计算机/软件/人工智能/数学等相关专业的优先；有互联网场景风控算法研发经验优先；\n2、具有扎实的机器学习基础，对深度学习、大语言模型、多模态模型、生成式模型等内容理解与生成技术有深入的理解，数理功底扎实，自学能力强；\n3、有扎实的编码能力，熟练使用相关机器学习框架和工程框架；\n4、在多模态大模型领域有经验，在短视频、图文算法领域有经验者优先；\n5、在计算机科学高水平会议和期刊如NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等发表过论文或有竞赛经验者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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