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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "多模态算法工程师-GIP变现",
"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": "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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、依托剪映等影像类APP实现商业变现，通过大模型对图片、视频进行深度理解，精准推荐相似款及搭配商品，挖掘用户潜在消费需求，提升交易转化；\n2、负责探索多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉思维链、多模态Agent、多模态Reward Model等进阶技术，及RAG、OneRec、UniSearch等在线应用方向。",
"requirements_text": "1、优秀的问题分析与解决能力，能够深入解决大模型训练及应用中的复杂问题；\n2、具备数据构建、指令微调及模型开发经验；\n3、熟悉大模型相关技术，对AI技术有兴趣，对大模型指令微调、RL、后训练等方向有研究和实践。\n\n加分项\n1、有后训练实践经验者优先；\n2、熟悉微调方法者优先；\n3、以第一作者在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL等学术会议发表过有影响力研究成果者优先；\n4、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；\n5、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
"模型训练",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "加分项；1、有后训练实践经验者优先；2、熟悉微调方法者优先；3、以第一作者在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL等学术会议发表过有影响力研究成果者优先；4、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；5、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"fulltext": "多模态算法工程师-GIP变现\n职位描述\n1、依托剪映等影像类APP实现商业变现，通过大模型对图片、视频进行深度理解，精准推荐相似款及搭配商品，挖掘用户潜在消费需求，提升交易转化；\n2、负责探索多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉思维链、多模态Agent、多模态Reward Model等进阶技术，及RAG、OneRec、UniSearch等在线应用方向。\n\n职位要求\n1、优秀的问题分析与解决能力，能够深入解决大模型训练及应用中的复杂问题；\n2、具备数据构建、指令微调及模型开发经验；\n3、熟悉大模型相关技术，对AI技术有兴趣，对大模型指令微调、RL、后训练等方向有研究和实践。\n\n加分项\n1、有后训练实践经验者优先；\n2、熟悉微调方法者优先；\n3、以第一作者在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL等学术会议发表过有影响力研究成果者优先；\n4、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；\n5、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。\n1、依托剪映等影像类APP实现商业变现，通过大模型对图片、视频进行深度理解，精准推荐相似款及搭配商品，挖掘用户潜在消费需求，提升交易转化；\n2、负责探索多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉思维链、多模态Agent、多模态Reward Model等进阶技术，及RAG、OneRec、UniSearch等在线应用方向。\n1、优秀的问题分析与解决能力，能够深入解决大模型训练及应用中的复杂问题；\n2、具备数据构建、指令微调及模型开发经验；\n3、熟悉大模型相关技术，对AI技术有兴趣，对大模型指令微调、RL、后训练等方向有研究和实践。\n\n加分项\n1、有后训练实践经验者优先；\n2、熟悉微调方法者优先；\n3、以第一作者在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL等学术会议发表过有影响力研究成果者优先；\n4、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程或AI竞赛中获奖者优先；\n5、主导或参与过具有影响力的AI开源或闭源项目者优先。",
"standard_classification": {
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