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": "混元多模态算法研究员（Omni模态）（北京/上海/北美）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "TEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.从事Omni多模态大模型的研发，包括训练数据的设计和构造，基础模型算法的设计，针对预训练/SFT/RL相关的优化，模型能力的评测，各种下游应用场景的探索；\n2.科学分析研发中的各种问题，找到模型性能的瓶颈，从第一性原理出发找到解决方案，加速模型的开发和迭代，确保模型的竞争力和领先性；\n3.探索实现Omni模态理解、生成能力的不同范式，研究下一代的模型架构，探索多模态模型的边界。",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；\n2.熟悉大规模多模态数据处理，高质量数据生成等实践经验者特别优先；\n3.具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先，有相关方向顶级论文者优先，有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先；\n4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，CPU/GPU加速，分布式训练推理加速，有实操经验优先；\n5.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先；\n6.具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力，有强烈的好奇心。",
"skills": [AI生成
"深度学习",
"团队协作",
"沟通能力",
"学习能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；2.熟悉大规模多模态数据处理，高质量数据生成等实践经验者特别优先；3.具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先，有相关方向顶级论文者优先，有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先；4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，CPU/GPU加速，分布式训练推理加速，有实操经验优先；5.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "混元多模态算法研究员（Omni模态）（北京/上海/北美）\n1.从事Omni多模态大模型的研发，包括训练数据的设计和构造，基础模型算法的设计，针对预训练/SFT/RL相关的优化，模型能力的评测，各种下游应用场景的探索；\n2.科学分析研发中的各种问题，找到模型性能的瓶颈，从第一性原理出发找到解决方案，加速模型的开发和迭代，确保模型的竞争力和领先性；\n3.探索实现Omni模态理解、生成能力的不同范式，研究下一代的模型架构，探索多模态模型的边界。\n1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；\n2.熟悉大规模多模态数据处理，高质量数据生成等实践经验者特别优先；\n3.具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先，有相关方向顶级论文者优先，有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先；\n4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，CPU/GPU加速，分布式训练推理加速，有实操经验优先；\n5.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先；\n6.具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力，有强烈的好奇心。",
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