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": "多模态大模型算法工程师（J83573）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "PSIG",
"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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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-研发突破性多模态大模型架构，探索视觉-语言-语音-3D跨模态融合新范式\n-优化大模型训练策略，攻克模态对齐、知识蒸馏、强化学习等技术难题\n-推动前沿技术产品化落地，在百度网盘、百度文库、TeraBox、橙篇等产品场景实现价值闭环，改变十亿级用户产品体验\n-持续跟踪ICLR/NeurIPS/CVPR等顶会最新进展，保持技术领先性\n-深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长",
"requirements_text": "-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士\n-精通Transformer/CLIP/Diffusion等技术，具备多模态预训练实战经验（图文/视频/3D等领域），熟悉MoE、模型蒸馏，深入理解对比学习、提示工程、RLHF等技术原理\n-对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力\n-主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底\n-顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先",
"skills": [AI生成
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师（J83573）\n多模态大模型算法工程师（J83573）\n\n基础信息\n部门：PSIG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：5\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-研发突破性多模态大模型架构，探索视觉-语言-语音-3D跨模态融合新范式\n-优化大模型训练策略，攻克模态对齐、知识蒸馏、强化学习等技术难题\n-推动前沿技术产品化落地，在百度网盘、百度文库、TeraBox、橙篇等产品场景实现价值闭环，改变十亿级用户产品体验\n-持续跟踪ICLR/NeurIPS/CVPR等顶会最新进展，保持技术领先性\n-深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长\n\n职责要求\n-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士\n-精通Transformer/CLIP/Diffusion等技术，具备多模态预训练实战经验（图文/视频/3D等领域），熟悉MoE、模型蒸馏，深入理解对比学习、提示工程、RLHF等技术原理\n-对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力\n-主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底\n-顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先\n-研发突破性多模态大模型架构，探索视觉-语言-语音-3D跨模态融合新范式\n-优化大模型训练策略，攻克模态对齐、知识蒸馏、强化学习等技术难题\n-推动前沿技术产品化落地，在百度网盘、百度文库、TeraBox、橙篇等产品场景实现价值闭环，改变十亿级用户产品体验\n-持续跟踪ICLR/NeurIPS/CVPR等顶会最新进展，保持技术领先性\n-深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长\n-包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士\n-精通Transformer/CLIP/Diffusion等技术，具备多模态预训练实战经验（图文/视频/3D等领域），熟悉MoE、模型蒸馏，深入理解对比学习、提示工程、RLHF等技术原理\n-对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力\n-主导过大模型训练优化或模型调优，兼具工程实现能力与理论推导功底\n-顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等）或开源项目核心贡献者优先",
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