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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "2027AIDU-语音大模型算法工程师(J99954)",
"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
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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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势；\n2. 支持大模型平台化及规模化创新应用落地。",
"requirements_text": "1. 具备机器学习/深度学习/自然语言处理/语音处理/计算机视觉的理论背景和实践经验；\n2. 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；\n3. 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；\n4. 有较强的工程实践经验，发表行业顶级论文者优先。\n【加分项】\n1. 获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项；\n2. 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\n招聘部门：应用模型技术部",
"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",
"招聘"
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"preferred_qualifications": "4. 有较强的工程实践经验，发表行业顶级论文者优先；【加分项】",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "2027AIDU-语音大模型算法工程师(J99954)\n2027AIDU-语音大模型算法工程师(J99954)\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. 研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势；\n2. 支持大模型平台化及规模化创新应用落地。\n\n职责要求\n1. 具备机器学习/深度学习/自然语言处理/语音处理/计算机视觉的理论背景和实践经验；\n2. 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；\n3. 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；\n4. 有较强的工程实践经验，发表行业顶级论文者优先。\n【加分项】\n1. 获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项；\n2. 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\n招聘部门：应用模型技术部\n1. 研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势；\n2. 支持大模型平台化及规模化创新应用落地。\n1. 具备机器学习/深度学习/自然语言处理/语音处理/计算机视觉的理论背景和实践经验；\n2. 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；\n3. 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；\n4. 有较强的工程实践经验，发表行业顶级论文者优先。\n【加分项】\n1. 获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项；\n2. 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\n招聘部门：应用模型技术部",
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