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": "多模态文档理解算法专家",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "核心本地商业-基础研发平台",
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"work_mode": "未披露",AI生成
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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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"responsibilities": "1.负责百亿级别海量文档数据的解析与处理，包括但不限于复杂版面检测、文档元素识别、长文档解析与结构化信息提取。\n2.跟踪并研究多模态大模型与文档智能领域的前沿技术，研发业界一流的多模态文档解析大模型。\n3.主导预训练长文数据全链路闭环建设，包括但不限于数据理解、数据处理、数据价值判定、多样性建设、数据实验以及长文学习研究等。",
"requirements_text": "1.具备强烈的好奇心与自驱力，对AI数据体系建设与模型优化充满热情，能够从全局视角思考数据与模型的关系。\n2.扎实的深度学习和机器学习基础，熟练掌握PyTorch等主流框架，有大模型（LLM/VLM）训练和微调的实战经验。\n3.熟悉文档解析（Document AI）、OCR、版面分析或多模态大模型（如LLaVA, Qwen-VL等）相关技术。\n4.在CVPR、ICCV、ECCV、ACL等顶级会议以第一作者发表过相关论文，或在知名开源项目中做过核心贡献者优先。\n5.有多模态大模型训练特别是OCR能力提升经验者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4.在CVPR、ICCV、ECCV、ACL等顶级会议以第一作者发表过相关论文，或在知名开源项目中做过核心贡献者优先；5.有多模态大模型训练特别是OCR能力提升经验者优先",
"job_highlights": "1. 你的工作直接决定万亿大模型的效果天花板 —— 预训练数据质量是影响模型能力的最底层变量，这个方向持续重要且极富挑战，您在做\"最核心的事”的同时，是在挖掘大金矿。\n2. 超大规模数据工程实战打造业界一流的OCR能力 —— 百亿级文档等您挖掘，您积累的系统设计和优化经验，具有极强的稀缺性与市场价值；同时我们志向打造一流的开源OCR模型。\n3. 学术与业务双驱动 —— 团队技术氛围浓厚，鼓励技术创新、突破以及成果转化；核心技术有机会在顶会发表，业务落地与学术产出双向驱动。"
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"fulltext": "多模态文档理解算法专家\n多模态文档理解算法专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\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：2026-07-16\n\n岗位职责\n1.负责百亿级别海量文档数据的解析与处理，包括但不限于复杂版面检测、文档元素识别、长文档解析与结构化信息提取。\n2.跟踪并研究多模态大模型与文档智能领域的前沿技术，研发业界一流的多模态文档解析大模型。\n3.主导预训练长文数据全链路闭环建设，包括但不限于数据理解、数据处理、数据价值判定、多样性建设、数据实验以及长文学习研究等。\n\n岗位基本要求\n1.具备强烈的好奇心与自驱力，对AI数据体系建设与模型优化充满热情，能够从全局视角思考数据与模型的关系。\n2.扎实的深度学习和机器学习基础，熟练掌握PyTorch等主流框架，有大模型（LLM/VLM）训练和微调的实战经验。\n3.熟悉文档解析（Document AI）、OCR、版面分析或多模态大模型（如LLaVA, Qwen-VL等）相关技术。\n4.在CVPR、ICCV、ECCV、ACL等顶级会议以第一作者发表过相关论文，或在知名开源项目中做过核心贡献者优先。\n5.有多模态大模型训练特别是OCR能力提升经验者优先。\n\n岗位亮点\n1. 你的工作直接决定万亿大模型的效果天花板 —— 预训练数据质量是影响模型能力的最底层变量，这个方向持续重要且极富挑战，您在做\"最核心的事”的同时，是在挖掘大金矿。\n2. 超大规模数据工程实战打造业界一流的OCR能力 —— 百亿级文档等您挖掘，您积累的系统设计和优化经验，具有极强的稀缺性与市场价值；同时我们志向打造一流的开源OCR模型。\n3. 学术与业务双驱动 —— 团队技术氛围浓厚，鼓励技术创新、突破以及成果转化；核心技术有机会在顶会发表，业务落地与学术产出双向驱动。\n1.负责百亿级别海量文档数据的解析与处理，包括但不限于复杂版面检测、文档元素识别、长文档解析与结构化信息提取。\n2.跟踪并研究多模态大模型与文档智能领域的前沿技术，研发业界一流的多模态文档解析大模型。\n3.主导预训练长文数据全链路闭环建设，包括但不限于数据理解、数据处理、数据价值判定、多样性建设、数据实验以及长文学习研究等。\n1.具备强烈的好奇心与自驱力，对AI数据体系建设与模型优化充满热情，能够从全局视角思考数据与模型的关系。\n2.扎实的深度学习和机器学习基础，熟练掌握PyTorch等主流框架，有大模型（LLM/VLM）训练和微调的实战经验。\n3.熟悉文档解析（Document AI）、OCR、版面分析或多模态大模型（如LLaVA, Qwen-VL等）相关技术。\n4.在CVPR、ICCV、ECCV、ACL等顶级会议以第一作者发表过相关论文，或在知名开源项目中做过核心贡献者优先。\n5.有多模态大模型训练特别是OCR能力提升经验者优先。",
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