主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI训练推理与计算优化（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "多模态大模型算法工程师/专家-PICO",
"job_level": "专家",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": "算法"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机、电子、数学等相关专业硕士及以上学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责MR场景中LLM及多模态相关基础算法研发与优化，包括基础模型优化、数据建设、评测完善、训练/推理加速等技术研发；\n2、负责MR场景下场景理解、多模态交互、意图识别等算法Feature研发，包括但不限于微调、多轮Agent RL、Long-Term Memory或Agent等；\n3、深入探索并跟进业界前沿技术，推进LLM及多模态技术在MR场景的应用与落地。",
"requirements_text": "1、计算机、电子、数学等相关专业硕士及以上学位；\n2、熟悉常用的多模态大模型预训练、后训练等技术及优化策略；在LLM、计算机视觉、多模态、强化学习、AIGC生成等一个或多个领域有一定研究或实践经验；\n3、较强的问题分析与学习能力，能快速跟进前沿技术，并应用于实际问题解决；\n4、熟练掌握C++/Python等编程语言，扎实的编程能力和工程实现能力。\n\n加分项：\n1、ACM、ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖者优先；\n2、了解常用的2D/3D CV任务，如检测分割深度等优先；\n3、在计算机视觉、机器人、图形学等相关领域顶会发表论文或竞赛取得名次者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"强化学习",
"计算机视觉",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：；1、ACM、ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖者优先；2、了解常用的2D/3D CV任务，如检测分割深度等优先；3、在计算机视觉、机器人、图形学等相关领域顶会发表论文或竞赛取得名次者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师/专家-PICO\n职位描述\n1、负责MR场景中LLM及多模态相关基础算法研发与优化，包括基础模型优化、数据建设、评测完善、训练/推理加速等技术研发；\n2、负责MR场景下场景理解、多模态交互、意图识别等算法Feature研发，包括但不限于微调、多轮Agent RL、Long-Term Memory或Agent等；\n3、深入探索并跟进业界前沿技术，推进LLM及多模态技术在MR场景的应用与落地。\n\n职位要求\n1、计算机、电子、数学等相关专业硕士及以上学位；\n2、熟悉常用的多模态大模型预训练、后训练等技术及优化策略；在LLM、计算机视觉、多模态、强化学习、AIGC生成等一个或多个领域有一定研究或实践经验；\n3、较强的问题分析与学习能力，能快速跟进前沿技术，并应用于实际问题解决；\n4、熟练掌握C++/Python等编程语言，扎实的编程能力和工程实现能力。\n\n加分项：\n1、ACM、ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖者优先；\n2、了解常用的2D/3D CV任务，如检测分割深度等优先；\n3、在计算机视觉、机器人、图形学等相关领域顶会发表论文或竞赛取得名次者优先。\n1、负责MR场景中LLM及多模态相关基础算法研发与优化，包括基础模型优化、数据建设、评测完善、训练/推理加速等技术研发；\n2、负责MR场景下场景理解、多模态交互、意图识别等算法Feature研发，包括但不限于微调、多轮Agent RL、Long-Term Memory或Agent等；\n3、深入探索并跟进业界前沿技术，推进LLM及多模态技术在MR场景的应用与落地。\n1、计算机、电子、数学等相关专业硕士及以上学位；\n2、熟悉常用的多模态大模型预训练、后训练等技术及优化策略；在LLM、计算机视觉、多模态、强化学习、AIGC生成等一个或多个领域有一定研究或实践经验；\n3、较强的问题分析与学习能力，能快速跟进前沿技术，并应用于实际问题解决；\n4、熟练掌握C++/Python等编程语言，扎实的编程能力和工程实现能力。\n\n加分项：\n1、ACM、ICPC、NOI/IOI、Top Coder等比赛获奖者优先；\n2、了解常用的2D/3D CV任务，如检测分割深度等优先；\n3、在计算机视觉、机器人、图形学等相关领域顶会发表论文或竞赛取得名次者优先。",
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