主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
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": "多模态内容理解算法工程师-Global Monetization Product and Technology",
"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": "研发"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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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责商业化场景下多模态内容理解基础技术，覆盖全模态全体裁广告理解、行业知识图谱、流量理解、用户意图识别等，为广告投放、创意优选、内容审核等业务提供高质量的语义Embedding表征与明文标签体系；\n2、探索多模态进阶能力在商业化场景的落地应用，包括但不限于多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward Model等，充分发挥多模态大模型在广告创意理解、商品内容解析、用户意图识别等商业化特色任务上的推理能力；\n3、探索内容理解与多模态生成大模型的协同演进路径，推动理解-生成一体化模型在商业化内容生产与优化中的应用，协同优化理解/生成大模型与投放系统；\n4、跟踪行业前沿技术进展，探索Deep Research、Multi Agent等新技术在商业化场景的研究与落地，产出具有行业影响力的研究成果。",
"requirements_text": "1、具备扎实的编程能力，熟练使用Python/C++，熟练掌握PyTorch深度学习框架；\n2、具备扎实的机器学习与数理基础，对大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）、生成式模型（Diffusion/Flow-Matching）、强化学习（RL）、Agent等技术有深入理解；\n3、在多模态内容理解领域有实战经验，熟悉以下方向中至少一个：视频/图像理解，多模态融合与跨模态检索、对齐，多模态大模型训练、微调与评估；\n4、有广告、电商、推荐等商业化场景内容理解经验者优先；\n5、靠谱、敢于突破，对技术有执着的追求和热爱；\n6、有国际会议论文、GitHub作品等公开成果优先；Kaggle、ACM等算法比赛获奖者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4、有广告、电商、推荐等商业化场景内容理解经验者优先；6、有国际会议论文、GitHub作品等公开成果优先；Kaggle、ACM等算法比赛获奖者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "多模态内容理解算法工程师-Global Monetization Product and Technology\n职位描述\n1、负责商业化场景下多模态内容理解基础技术，覆盖全模态全体裁广告理解、行业知识图谱、流量理解、用户意图识别等，为广告投放、创意优选、内容审核等业务提供高质量的语义Embedding表征与明文标签体系；\n2、探索多模态进阶能力在商业化场景的落地应用，包括但不限于多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward Model等，充分发挥多模态大模型在广告创意理解、商品内容解析、用户意图识别等商业化特色任务上的推理能力；\n3、探索内容理解与多模态生成大模型的协同演进路径，推动理解-生成一体化模型在商业化内容生产与优化中的应用，协同优化理解/生成大模型与投放系统；\n4、跟踪行业前沿技术进展，探索Deep Research、Multi Agent等新技术在商业化场景的研究与落地，产出具有行业影响力的研究成果。\n\n职位要求\n1、具备扎实的编程能力，熟练使用Python/C++，熟练掌握PyTorch深度学习框架；\n2、具备扎实的机器学习与数理基础，对大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）、生成式模型（Diffusion/Flow-Matching）、强化学习（RL）、Agent等技术有深入理解；\n3、在多模态内容理解领域有实战经验，熟悉以下方向中至少一个：视频/图像理解，多模态融合与跨模态检索、对齐，多模态大模型训练、微调与评估；\n4、有广告、电商、推荐等商业化场景内容理解经验者优先；\n5、靠谱、敢于突破，对技术有执着的追求和热爱；\n6、有国际会议论文、GitHub作品等公开成果优先；Kaggle、ACM等算法比赛获奖者优先。\n1、负责商业化场景下多模态内容理解基础技术，覆盖全模态全体裁广告理解、行业知识图谱、流量理解、用户意图识别等，为广告投放、创意优选、内容审核等业务提供高质量的语义Embedding表征与明文标签体系；\n2、探索多模态进阶能力在商业化场景的落地应用，包括但不限于多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward Model等，充分发挥多模态大模型在广告创意理解、商品内容解析、用户意图识别等商业化特色任务上的推理能力；\n3、探索内容理解与多模态生成大模型的协同演进路径，推动理解-生成一体化模型在商业化内容生产与优化中的应用，协同优化理解/生成大模型与投放系统；\n4、跟踪行业前沿技术进展，探索Deep Research、Multi Agent等新技术在商业化场景的研究与落地，产出具有行业影响力的研究成果。\n1、具备扎实的编程能力，熟练使用Python/C++，熟练掌握PyTorch深度学习框架；\n2、具备扎实的机器学习与数理基础，对大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）、生成式模型（Diffusion/Flow-Matching）、强化学习（RL）、Agent等技术有深入理解；\n3、在多模态内容理解领域有实战经验，熟悉以下方向中至少一个：视频/图像理解，多模态融合与跨模态检索、对齐，多模态大模型训练、微调与评估；\n4、有广告、电商、推荐等商业化场景内容理解经验者优先；\n5、靠谱、敢于突破，对技术有执着的追求和热爱；\n6、有国际会议论文、GitHub作品等公开成果优先；Kaggle、ACM等算法比赛获奖者优先。",
"standard_classification": {
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