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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"job_title": "多模态大模型后训练算法工程师",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "教育背景：计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "1、大模型技术研发：负责多模态理解和视频流大模型的后训练。包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力。\n2、数据工程建设：包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线、为大模型训练提供坚实的数据基础。\n3、业务落地支持：支持公司现有的人脸核心业务，利用大模型能力提升业务指标，增强人脸对抗攻防、虚假内容鉴别、图像视频流理解等方向的能力，解决实际业务中的困难问题。\n4、技术前沿跟踪：紧跟多模态与视频流大模型前沿，专注时空序列建模、长视频上下文理解及全模态后训练技术的研发与业务落地，持续驱动AI前沿能力演进。",
"requirements_text": "1、教育背景：计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。\n2、算法经验：熟悉大模型后训练流程，具备SFT、DPO/RLHF等实战经验，精通数据、策略与评测的闭环调优。\n3、工具应用：熟练使用PyTorch等主流深度学习框架，具备大型模型分布式训练经验（熟练使用DeepSpeed, Megatron-LM等工具）。\n4、业务经验：具有3年以上计算机视觉或者多模态大模型在实际业务落地的研发经验。",
"skills": [AI生成
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"job_highlights": "1、前沿技术方向：追踪多模态大模型与细粒度视频流理解技术，参与人脸人体多模态后训练体系的建设与研发。\n2、核心业务场景：算法直接赋能公司核心人脸业务，图像视频流分析业务，拥有海量真实场景数据与高并发线上反馈。\n3、技术能力全面：参与从数据清洗、SFT、偏好对齐（DPO/RLHF）到持续迭代的后训练全流程研发，培养全面技术专家。\n4、计算资源充沛：提供充足的算力集群与工程协同团队支持，解决显存与吞吐痛点，助力前沿算法快速验证与高效落地。"
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"fulltext": "多模态大模型后训练算法工程师\n多模态大模型后训练算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-06-29\n\n岗位职责\n1、大模型技术研发：负责多模态理解和视频流大模型的后训练。包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力。\n2、数据工程建设：包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线、为大模型训练提供坚实的数据基础。\n3、业务落地支持：支持公司现有的人脸核心业务，利用大模型能力提升业务指标，增强人脸对抗攻防、虚假内容鉴别、图像视频流理解等方向的能力，解决实际业务中的困难问题。\n4、技术前沿跟踪：紧跟多模态与视频流大模型前沿，专注时空序列建模、长视频上下文理解及全模态后训练技术的研发与业务落地，持续驱动AI前沿能力演进。\n\n岗位基本要求\n1、教育背景：计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。\n2、算法经验：熟悉大模型后训练流程，具备SFT、DPO/RLHF等实战经验，精通数据、策略与评测的闭环调优。\n3、工具应用：熟练使用PyTorch等主流深度学习框架，具备大型模型分布式训练经验（熟练使用DeepSpeed, Megatron-LM等工具）。\n4、业务经验：具有3年以上计算机视觉或者多模态大模型在实际业务落地的研发经验。\n\n岗位亮点\n1、前沿技术方向：追踪多模态大模型与细粒度视频流理解技术，参与人脸人体多模态后训练体系的建设与研发。\n2、核心业务场景：算法直接赋能公司核心人脸业务，图像视频流分析业务，拥有海量真实场景数据与高并发线上反馈。\n3、技术能力全面：参与从数据清洗、SFT、偏好对齐（DPO/RLHF）到持续迭代的后训练全流程研发，培养全面技术专家。\n4、计算资源充沛：提供充足的算力集群与工程协同团队支持，解决显存与吞吐痛点，助力前沿算法快速验证与高效落地。\n1、大模型技术研发：负责多模态理解和视频流大模型的后训练。包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力。\n2、数据工程建设：包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线、为大模型训练提供坚实的数据基础。\n3、业务落地支持：支持公司现有的人脸核心业务，利用大模型能力提升业务指标，增强人脸对抗攻防、虚假内容鉴别、图像视频流理解等方向的能力，解决实际业务中的困难问题。\n4、技术前沿跟踪：紧跟多模态与视频流大模型前沿，专注时空序列建模、长视频上下文理解及全模态后训练技术的研发与业务落地，持续驱动AI前沿能力演进。\n1、教育背景：计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。\n2、算法经验：熟悉大模型后训练流程，具备SFT、DPO/RLHF等实战经验，精通数据、策略与评测的闭环调优。\n3、工具应用：熟练使用PyTorch等主流深度学习框架，具备大型模型分布式训练经验（熟练使用DeepSpeed, Megatron-LM等工具）。\n4、业务经验：具有3年以上计算机视觉或者多模态大模型在实际业务落地的研发经验。",
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