主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发、AI模型评测工程（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": "多模态算法工程师（J105498）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"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",
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"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责教育场景下多模态大模型与智能解题算法研发，包括题目版面分析、文字识别与内容理解、作业批改，以及题库检索相关性和结果满意度建模\n-负责在线解题与作业批改 Agent 的设计和建设，包括任务规划、智能路由、RAG、工具调用、结果校验及多轮交互等核心能力\n-负责建设离线内容生产与题库自进化体系，形成真实需求挖掘、自动解题、质量评估、内容入库和线上反馈的数据闭环\n-建立模型能力评估与自动化评测体系，通过能力矩阵、测试集、LLM-as-Judge、规则校验和人工评估，定位模型能力边界与典型失败模式\n-面向大规模线上业务，联合优化模型效果、响应时延、推理成本和系统稳定性，推动算法方案从实验验证到规模化落地\n- 跟踪多模态大模型、Agent、智能教育及大模型后训练领域的前沿进展，推动技术创新及论文、专利等成果产出",
"requirements_text": "-计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的机器学习、深度学习和自然语言处理基础\n-具备多模态理解、大模型后训练、搜索排序、RAG、Agent、Reward Model、智能批改或自动化评测中一项或多项实际项目经验\n-具备较强的算法研究与工程落地能力，能够将真实业务问题抽象为明确的任务定义、数据方案、算法方案和评价指标\n-具备良好的数据分析、沟通协作和项目推进能力，能够独立负责一个技术子方向，并带领1—3人完成方案设计与项目交付\n-具备多模态搜索、拍照解题、作业批改、教育大模型或大规模线上系统建设经验者优先\n",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
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"fulltext": "多模态算法工程师（J105498）\n多模态算法工程师（J105498）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：3\n发布时间：2026-09-07\n\n工作职责\n-负责教育场景下多模态大模型与智能解题算法研发，包括题目版面分析、文字识别与内容理解、作业批改，以及题库检索相关性和结果满意度建模\n-负责在线解题与作业批改 Agent 的设计和建设，包括任务规划、智能路由、RAG、工具调用、结果校验及多轮交互等核心能力\n-负责建设离线内容生产与题库自进化体系，形成真实需求挖掘、自动解题、质量评估、内容入库和线上反馈的数据闭环\n-建立模型能力评估与自动化评测体系，通过能力矩阵、测试集、LLM-as-Judge、规则校验和人工评估，定位模型能力边界与典型失败模式\n-面向大规模线上业务，联合优化模型效果、响应时延、推理成本和系统稳定性，推动算法方案从实验验证到规模化落地\n- 跟踪多模态大模型、Agent、智能教育及大模型后训练领域的前沿进展，推动技术创新及论文、专利等成果产出\n\n职责要求\n-计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的机器学习、深度学习和自然语言处理基础\n-具备多模态理解、大模型后训练、搜索排序、RAG、Agent、Reward Model、智能批改或自动化评测中一项或多项实际项目经验\n-具备较强的算法研究与工程落地能力，能够将真实业务问题抽象为明确的任务定义、数据方案、算法方案和评价指标\n-具备良好的数据分析、沟通协作和项目推进能力，能够独立负责一个技术子方向，并带领1—3人完成方案设计与项目交付\n-具备多模态搜索、拍照解题、作业批改、教育大模型或大规模线上系统建设经验者优先\n-负责教育场景下多模态大模型与智能解题算法研发，包括题目版面分析、文字识别与内容理解、作业批改，以及题库检索相关性和结果满意度建模\n-负责在线解题与作业批改 Agent 的设计和建设，包括任务规划、智能路由、RAG、工具调用、结果校验及多轮交互等核心能力\n-负责建设离线内容生产与题库自进化体系，形成真实需求挖掘、自动解题、质量评估、内容入库和线上反馈的数据闭环\n-建立模型能力评估与自动化评测体系，通过能力矩阵、测试集、LLM-as-Judge、规则校验和人工评估，定位模型能力边界与典型失败模式\n-面向大规模线上业务，联合优化模型效果、响应时延、推理成本和系统稳定性，推动算法方案从实验验证到规模化落地\n- 跟踪多模态大模型、Agent、智能教育及大模型后训练领域的前沿进展，推动技术创新及论文、专利等成果产出\n-计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的机器学习、深度学习和自然语言处理基础\n-具备多模态理解、大模型后训练、搜索排序、RAG、Agent、Reward Model、智能批改或自动化评测中一项或多项实际项目经验\n-具备较强的算法研究与工程落地能力，能够将真实业务问题抽象为明确的任务定义、数据方案、算法方案和评价指标\n-具备良好的数据分析、沟通协作和项目推进能力，能够独立负责一个技术子方向，并带领1—3人完成方案设计与项目交付\n-具备多模态搜索、拍照解题、作业批改、教育大模型或大规模线上系统建设经验者优先\n",
"standard_classification": {
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