主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：计算机视觉与图像感知算法研发（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": "多模态大模型算法工程师 - 抖音电商&直播",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"job_category": "算法"AI生成
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"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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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
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"responsibilities": "团队介绍：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。\n\n抖音直播算法团队，负责抖音、抖音极速版、抖音火山版等App的直播推荐算法优化，业务包括直播体裁基建和直播营收。直播体裁基建从用户侧的召回/粗排/精排/混排等模型和策略和主播侧的冷启动算法，结合多模态内容技术动态理解切片和用户兴趣，建立短视频域到直播域的兴趣迁移，在全场景分发直播体裁，满足用户看播需求并服务于营收、电商、生活服务、游戏等多业务。直播营收致力于为歌唱/舞蹈/弹奏/朗读/情感/户外等广泛的具有一技之长的普通人通过直播这个舞台被更多人看到获得收入，并满足用户多层次的精神消费和情感表达诉求，让优质内容供给持续增长反哺整个直播生态。在推荐技术方面，我们持续验证并落地全链路模型的高效scaling up方案，积极探索生成式推荐和LLM4Rec路线，提升模型系统的整体智能。\n\n1、深入理解电商正向导购和逆向治理业务，探索基于大模型、多模态模型，持续提升商家/达人在准入、发品、导购、售后等各个业务场景的识别效果；\n2、提升商品导购、治理审核智能化水平，迭代优化电商多模态大模型，提升大模型对治理规则、商品信息、导购规则的理解，实现高准高召的识别推理能力；同时负责强化电商导购、治理场景下大模型推理和反思能力，通过商品业务域SFT、高质量CoT、强化学习、数据合成等技术方案，提升电商大模型底座能力；\n3、参与构建挖掘电商直播、短视频、图文、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑商家、达人、商品、内容体裁分类/抽取/逆向标签挖掘等业务场景解决问题，并为商家/达人提供支持；同时参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/达人/视频内容的关系建设，构建电商实体通用表征能力，赋能电商业务；\n4、参与电商比价、供给生态等横向电商战略支持，通过前沿深度机器学习算法，建设冷启动/潜爆/出爆/量价/智能营销等成长预测算法能力，支持商家/达人入驻成长。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、具有纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等的训练和应用经验，有电商搜推导购/比价供给/平台治理/内容安全相关经验者优先；\n3、具备扎实的代码功底，具备Linux环境研发能力，精通Python和PyTorch等深度学习框架；具备扎实的数据结构/算法基础，熟练掌握机器学习/深度学习理论知识，并具有丰富实践经验，精通大模型、多模态、CV、NLP等的1-2个领域；\n4、优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情，具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2、具有纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等的训练和应用经验，有电商搜推导购/比价供给/平台治理/内容安全相关经验者优先",
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师 - 抖音电商&直播\n职位描述\n团队介绍：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。\n\n抖音直播算法团队，负责抖音、抖音极速版、抖音火山版等App的直播推荐算法优化，业务包括直播体裁基建和直播营收。直播体裁基建从用户侧的召回/粗排/精排/混排等模型和策略和主播侧的冷启动算法，结合多模态内容技术动态理解切片和用户兴趣，建立短视频域到直播域的兴趣迁移，在全场景分发直播体裁，满足用户看播需求并服务于营收、电商、生活服务、游戏等多业务。直播营收致力于为歌唱/舞蹈/弹奏/朗读/情感/户外等广泛的具有一技之长的普通人通过直播这个舞台被更多人看到获得收入，并满足用户多层次的精神消费和情感表达诉求，让优质内容供给持续增长反哺整个直播生态。在推荐技术方面，我们持续验证并落地全链路模型的高效scaling up方案，积极探索生成式推荐和LLM4Rec路线，提升模型系统的整体智能。\n\n1、深入理解电商正向导购和逆向治理业务，探索基于大模型、多模态模型，持续提升商家/达人在准入、发品、导购、售后等各个业务场景的识别效果；\n2、提升商品导购、治理审核智能化水平，迭代优化电商多模态大模型，提升大模型对治理规则、商品信息、导购规则的理解，实现高准高召的识别推理能力；同时负责强化电商导购、治理场景下大模型推理和反思能力，通过商品业务域SFT、高质量CoT、强化学习、数据合成等技术方案，提升电商大模型底座能力；\n3、参与构建挖掘电商直播、短视频、图文、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑商家、达人、商品、内容体裁分类/抽取/逆向标签挖掘等业务场景解决问题，并为商家/达人提供支持；同时参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/达人/视频内容的关系建设，构建电商实体通用表征能力，赋能电商业务；\n4、参与电商比价、供给生态等横向电商战略支持，通过前沿深度机器学习算法，建设冷启动/潜爆/出爆/量价/智能营销等成长预测算法能力，支持商家/达人入驻成长。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、具有纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等的训练和应用经验，有电商搜推导购/比价供给/平台治理/内容安全相关经验者优先；\n3、具备扎实的代码功底，具备Linux环境研发能力，精通Python和PyTorch等深度学习框架；具备扎实的数据结构/算法基础，熟练掌握机器学习/深度学习理论知识，并具有丰富实践经验，精通大模型、多模态、CV、NLP等的1-2个领域；\n4、优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情，具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力。\n团队介绍：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。\n\n抖音直播算法团队，负责抖音、抖音极速版、抖音火山版等App的直播推荐算法优化，业务包括直播体裁基建和直播营收。直播体裁基建从用户侧的召回/粗排/精排/混排等模型和策略和主播侧的冷启动算法，结合多模态内容技术动态理解切片和用户兴趣，建立短视频域到直播域的兴趣迁移，在全场景分发直播体裁，满足用户看播需求并服务于营收、电商、生活服务、游戏等多业务。直播营收致力于为歌唱/舞蹈/弹奏/朗读/情感/户外等广泛的具有一技之长的普通人通过直播这个舞台被更多人看到获得收入，并满足用户多层次的精神消费和情感表达诉求，让优质内容供给持续增长反哺整个直播生态。在推荐技术方面，我们持续验证并落地全链路模型的高效scaling up方案，积极探索生成式推荐和LLM4Rec路线，提升模型系统的整体智能。\n\n1、深入理解电商正向导购和逆向治理业务，探索基于大模型、多模态模型，持续提升商家/达人在准入、发品、导购、售后等各个业务场景的识别效果；\n2、提升商品导购、治理审核智能化水平，迭代优化电商多模态大模型，提升大模型对治理规则、商品信息、导购规则的理解，实现高准高召的识别推理能力；同时负责强化电商导购、治理场景下大模型推理和反思能力，通过商品业务域SFT、高质量CoT、强化学习、数据合成等技术方案，提升电商大模型底座能力；\n3、参与构建挖掘电商直播、短视频、图文、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑商家、达人、商品、内容体裁分类/抽取/逆向标签挖掘等业务场景解决问题，并为商家/达人提供支持；同时参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/达人/视频内容的关系建设，构建电商实体通用表征能力，赋能电商业务；\n4、参与电商比价、供给生态等横向电商战略支持，通过前沿深度机器学习算法，建设冷启动/潜爆/出爆/量价/智能营销等成长预测算法能力，支持商家/达人入驻成长。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机相关专业；\n2、具有纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等的训练和应用经验，有电商搜推导购/比价供给/平台治理/内容安全相关经验者优先；\n3、具备扎实的代码功底，具备Linux环境研发能力，精通Python和PyTorch等深度学习框架；具备扎实的数据结构/算法基础，熟练掌握机器学习/深度学习理论知识，并具有丰富实践经验，精通大模型、多模态、CV、NLP等的1-2个领域；\n4、优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情，具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力。",
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