主分类：大模型与生成式算法研发
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": "多模态大模型算法工程师（J94703）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"location": "北京市,上海市",
"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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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "- 主导与视频生成式大模型的等算法策略研究，打造业内领先的商业多模态视频生成大模型\n- 研究高效模型调优方法和高质量数据构建策略，同时关注大模型的前沿技术和未来趋势\n- 利用视频生成大模型技术，将最新算法应用于产品开发中，推动大模型技术的实际应用与创新落地\n- 与产品及研发团队紧密协作，精准把握业务需求，持续优化商业业务场景下的大模型的技术方案",
"requirements_text": "- 具备机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉视觉的理论背景和实践经验\n- 精通多模态/扩散模型原理，有多模态生成相关经验\n- 熟练掌握Python编程语言以及Pytorch、Tensorflow、PaddlePaddle等其中一项深度学习开发框架\n- 具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力\n- 熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先\n- 加分项：\n - 有较强的竞赛成绩，获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项\n - 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的 Leaderboard 上排名靠前\n - 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验\n - 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"解决问题"
],
"preferred_qualifications": "熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/60237851-a311-4c4a-bff6-ec31c67bc762"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师（J94703）\n多模态大模型算法工程师（J94703）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：北京市,上海市\n类别：技术\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n- 主导与视频生成式大模型的等算法策略研究，打造业内领先的商业多模态视频生成大模型\n- 研究高效模型调优方法和高质量数据构建策略，同时关注大模型的前沿技术和未来趋势\n- 利用视频生成大模型技术，将最新算法应用于产品开发中，推动大模型技术的实际应用与创新落地\n- 与产品及研发团队紧密协作，精准把握业务需求，持续优化商业业务场景下的大模型的技术方案\n\n职责要求\n- 具备机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉视觉的理论背景和实践经验\n- 精通多模态/扩散模型原理，有多模态生成相关经验\n- 熟练掌握Python编程语言以及Pytorch、Tensorflow、PaddlePaddle等其中一项深度学习开发框架\n- 具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力\n- 熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先\n- 加分项：\n - 有较强的竞赛成绩，获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项\n - 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的 Leaderboard 上排名靠前\n - 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验\n - 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解\n- 主导与视频生成式大模型的等算法策略研究，打造业内领先的商业多模态视频生成大模型\n- 研究高效模型调优方法和高质量数据构建策略，同时关注大模型的前沿技术和未来趋势\n- 利用视频生成大模型技术，将最新算法应用于产品开发中，推动大模型技术的实际应用与创新落地\n- 与产品及研发团队紧密协作，精准把握业务需求，持续优化商业业务场景下的大模型的技术方案\n- 具备机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉视觉的理论背景和实践经验\n- 精通多模态/扩散模型原理，有多模态生成相关经验\n- 熟练掌握Python编程语言以及Pytorch、Tensorflow、PaddlePaddle等其中一项深度学习开发框架\n- 具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力\n- 熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先\n- 加分项：\n - 有较强的竞赛成绩，获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项\n - 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的 Leaderboard 上排名靠前\n - 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验\n - 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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