主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "多模态算法架构工程师/专家 - PICO",
"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": "基础架构"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",
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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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"compensation": {
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"requirements": {
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。\n\n1、通过多模态数据记录和分析用户行为，刻画用户属性与兴趣，形成知识图谱，构建XR设备的个性化记忆；\n2、将记忆与搜索、对话、推荐等场景结合，让助手真正“记得住你、懂得你”，提供更精准、更智能的服务体验；\n3、参与算法架构设计和落地，为其提供Memory模块。",
"requirements_text": "1、熟悉机器学习、深度学习的常见模型（分类、回归、聚类等），理解模型训练与优化流程；\n2、在搜索、自然语言处理（NLP）、知识图谱、多模态等一个或多个方向有相关研究或应用经验，熟悉核心原理与前沿算法；应用场景包括但不限于：检索增强生成（RAG）、意图识别、查询（Query）理解、实体与关系抽取、图检索、多模态理解与检索等。\n\n加分项\n1、具有扎实的算法和机器学习基础，熟悉大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）等领域技术；\n2、在会议上发表过论文。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"知识图谱",
"模型训练",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"fulltext": "多模态算法架构工程师/专家 - PICO\n职位描述\n团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。\n\n1、通过多模态数据记录和分析用户行为，刻画用户属性与兴趣，形成知识图谱，构建XR设备的个性化记忆；\n2、将记忆与搜索、对话、推荐等场景结合，让助手真正“记得住你、懂得你”，提供更精准、更智能的服务体验；\n3、参与算法架构设计和落地，为其提供Memory模块。\n\n职位要求\n1、熟悉机器学习、深度学习的常见模型（分类、回归、聚类等），理解模型训练与优化流程；\n2、在搜索、自然语言处理（NLP）、知识图谱、多模态等一个或多个方向有相关研究或应用经验，熟悉核心原理与前沿算法；应用场景包括但不限于：检索增强生成（RAG）、意图识别、查询（Query）理解、实体与关系抽取、图检索、多模态理解与检索等。\n\n加分项\n1、具有扎实的算法和机器学习基础，熟悉大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）等领域技术；\n2、在会议上发表过论文。\n团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。\n\n1、通过多模态数据记录和分析用户行为，刻画用户属性与兴趣，形成知识图谱，构建XR设备的个性化记忆；\n2、将记忆与搜索、对话、推荐等场景结合，让助手真正“记得住你、懂得你”，提供更精准、更智能的服务体验；\n3、参与算法架构设计和落地，为其提供Memory模块。\n1、熟悉机器学习、深度学习的常见模型（分类、回归、聚类等），理解模型训练与优化流程；\n2、在搜索、自然语言处理（NLP）、知识图谱、多模态等一个或多个方向有相关研究或应用经验，熟悉核心原理与前沿算法；应用场景包括但不限于：检索增强生成（RAG）、意图识别、查询（Query）理解、实体与关系抽取、图检索、多模态理解与检索等。\n\n加分项\n1、具有扎实的算法和机器学习基础，熟悉大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）等领域技术；\n2、在会议上发表过论文。",
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