主分类：机器人与自动驾驶算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "2027AIDU-视觉-语言模型架构师(J99980)",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机科学、机器人学、应用数学等相关专业硕士/博士在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. VLM/VLA\n-设计和训练创新的大模型（应用生成学习、模仿学习和强化学习等），以提升自动驾驶系统的规划和推理能力；\n-构建、预训练和微调VLM/VLA模型，实现在车端和云端系统的工程化部署；\n2. 数据与模型迭代\n-探索新颖的数据生成和收集策略，以提高训练数据集的多样性和质量。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、机器人学、应用数学等相关专业硕士/博士在读，Coding 能力扎实,有良好模型训练基础及代码规范；\n2. 对自动驾驶、多模态学习、大模型训练有浓烈兴趣,对前沿论文有快速复现能力；\n3. 熟悉 PyTorch,有 VLM/LLM 微调经验或在 Kaggle/ACM 等比赛中名列前茅者优先；\n4. 具有良好的沟通能力,能够在团队内和团队间高效协作；\n5. 在机器人/自动驾驶顶级会议有论文发表，或对世界模型、强化学习有深度实践。\n\n招聘部门：自动驾驶技术部",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"强化学习",
"模型训练",
"沟通能力",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3. 熟悉 PyTorch,有 VLM/LLM 微调经验或在 Kaggle/ACM 等比赛中名列前茅者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/GRADUATE/5cc7a488-5b39-4501-9c06-3f2ef703c5bd"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "5cc7a488-5b39-4501-9c06-3f2ef703c5bd",
"post_date": "2026-05-12",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/GRADUATE/5cc7a488-5b39-4501-9c06-3f2ef703c5bd"
},
"fulltext": "2027AIDU-视觉-语言模型架构师(J99980)\n2027AIDU-视觉-语言模型架构师(J99980)\n\n基础信息\n地点：北京市\n项目：AIDU项目\n类别：技术\n招聘人数：0\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n1. VLM/VLA\n-设计和训练创新的大模型（应用生成学习、模仿学习和强化学习等），以提升自动驾驶系统的规划和推理能力；\n-构建、预训练和微调VLM/VLA模型，实现在车端和云端系统的工程化部署；\n2. 数据与模型迭代\n-探索新颖的数据生成和收集策略，以提高训练数据集的多样性和质量。\n\n职责要求\n1. 计算机科学、机器人学、应用数学等相关专业硕士/博士在读，Coding 能力扎实,有良好模型训练基础及代码规范；\n2. 对自动驾驶、多模态学习、大模型训练有浓烈兴趣,对前沿论文有快速复现能力；\n3. 熟悉 PyTorch,有 VLM/LLM 微调经验或在 Kaggle/ACM 等比赛中名列前茅者优先；\n4. 具有良好的沟通能力,能够在团队内和团队间高效协作；\n5. 在机器人/自动驾驶顶级会议有论文发表，或对世界模型、强化学习有深度实践。\n\n招聘部门：自动驾驶技术部\n1. VLM/VLA\n-设计和训练创新的大模型（应用生成学习、模仿学习和强化学习等），以提升自动驾驶系统的规划和推理能力；\n-构建、预训练和微调VLM/VLA模型，实现在车端和云端系统的工程化部署；\n2. 数据与模型迭代\n-探索新颖的数据生成和收集策略，以提高训练数据集的多样性和质量。\n1. 计算机科学、机器人学、应用数学等相关专业硕士/博士在读，Coding 能力扎实,有良好模型训练基础及代码规范；\n2. 对自动驾驶、多模态学习、大模型训练有浓烈兴趣,对前沿论文有快速复现能力；\n3. 熟悉 PyTorch,有 VLM/LLM 微调经验或在 Kaggle/ACM 等比赛中名列前茅者优先；\n4. 具有良好的沟通能力,能够在团队内和团队间高效协作；\n5. 在机器人/自动驾驶顶级会议有论文发表，或对世界模型、强化学习有深度实践。\n\n招聘部门：自动驾驶技术部",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T013",
"std_aux_codes": [
"T010"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}