主分类：数据工程与数据平台研发
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": "多模态数据算法工程师（J104932）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "应用模型研发部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-计算机、软件工程、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责多模态（图文、视频等）数据的清洗、标注策略设计与流水线建设，保障数据质量与生产效率\n-结合业务方向设计并实施模型训练所需的数据配比、数据评估与迭代方案，支撑模型效果持续提升\n-跟进多模态模型训练过程中的数据反馈，快速定位数据问题并推动数据补充、清洗与专项优化\n-参与数据生产工具链、标注平台及数据基建工程化建设，推动数据处理流程自动化、规模化",
"requirements_text": "-计算机、软件工程、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历，1-3年数据处理或算法工程相关经验，有多模态数据（图像/文本/视频）处理经验优先\n-熟练掌握 Python，了解常见机器学习/深度学习基础知识，有训练调优经验\n-具备数据流水线（Pipeline）设计与工程化实现经验，熟悉数据标注规范制定、质检流程搭建，有标注平台开发或对接经验优先\n-具备良好的逻辑分析与问题拆解能力，能结合模型训练效果反向驱动数据优化，良好的沟通协作能力，能够与算法、产品、标注团队高效配合",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"数据标注",
"模型训练"
],
"preferred_qualifications": "计算机、软件工程、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历，1-3年数据处理或算法工程相关经验，有多模态数据（图像/文本/视频）处理经验优先；具备数据流水线（Pipeline）设计与工程化实现经验，熟悉数据标注规范制定、质检流程搭建，有标注平台开发或对接经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/4e8ead5a-6c1e-4c99-ac45-343cd5fcf68a"
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"posting": {
"posting_id": "4e8ead5a-6c1e-4c99-ac45-343cd5fcf68a",
"post_date": "2026-08-25",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/4e8ead5a-6c1e-4c99-ac45-343cd5fcf68a"
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"fulltext": "多模态数据算法工程师（J104932）\n多模态数据算法工程师（J104932）\n\n基础信息\n部门：应用模型研发部\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：1\n发布时间：2026-08-26\n\n工作职责\n-负责多模态（图文、视频等）数据的清洗、标注策略设计与流水线建设，保障数据质量与生产效率\n-结合业务方向设计并实施模型训练所需的数据配比、数据评估与迭代方案，支撑模型效果持续提升\n-跟进多模态模型训练过程中的数据反馈，快速定位数据问题并推动数据补充、清洗与专项优化\n-参与数据生产工具链、标注平台及数据基建工程化建设，推动数据处理流程自动化、规模化\n\n职责要求\n-计算机、软件工程、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历，1-3年数据处理或算法工程相关经验，有多模态数据（图像/文本/视频）处理经验优先\n-熟练掌握 Python，了解常见机器学习/深度学习基础知识，有训练调优经验\n-具备数据流水线（Pipeline）设计与工程化实现经验，熟悉数据标注规范制定、质检流程搭建，有标注平台开发或对接经验优先\n-具备良好的逻辑分析与问题拆解能力，能结合模型训练效果反向驱动数据优化，良好的沟通协作能力，能够与算法、产品、标注团队高效配合\n-负责多模态（图文、视频等）数据的清洗、标注策略设计与流水线建设，保障数据质量与生产效率\n-结合业务方向设计并实施模型训练所需的数据配比、数据评估与迭代方案，支撑模型效果持续提升\n-跟进多模态模型训练过程中的数据反馈，快速定位数据问题并推动数据补充、清洗与专项优化\n-参与数据生产工具链、标注平台及数据基建工程化建设，推动数据处理流程自动化、规模化\n-计算机、软件工程、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历，1-3年数据处理或算法工程相关经验，有多模态数据（图像/文本/视频）处理经验优先\n-熟练掌握 Python，了解常见机器学习/深度学习基础知识，有训练调优经验\n-具备数据流水线（Pipeline）设计与工程化实现经验，熟悉数据标注规范制定、质检流程搭建，有标注平台开发或对接经验优先\n-具备良好的逻辑分析与问题拆解能力，能结合模型训练效果反向驱动数据优化，良好的沟通协作能力，能够与算法、产品、标注团队高效配合",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T016",
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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