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（J97393）",
"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",
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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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"requirements": {
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、利用多模态、文本大模型前沿技术，负责AI内容生成，包括但不限于大模型SFT和预训练，多模态模型lora、finetune、强化学习等。\n2、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。\n3、推动前沿技术产品化落地，参与AIGC核心算法工作，基于海量的内容（文本、图像、视频、音频）及前沿的大模型，支持文库业务策略效果，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；\n4、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": "1、熟练掌握自然语言处理、计算机视觉，强化学习等常用算法，对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先\n2、有扎实的机器学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（PyTorch，Tensorflow，MXNet，PaddlePaddle）\n3、具备良好的学习能力，能够跟进领域内最新技术研究成果，并结合应用场景快速实验和调优\n4、有顶级会议（ACL/EMNLP/NIPs/ICML/ICLR/CVPR/ICCV//ECCV等）论文者优先\n5、优秀的逻辑思维能力，积极主动，责任心强，有优秀分析和解决问题能力，良好的团队合作和沟通能力",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"逻辑思维",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "1、熟练掌握自然语言处理、计算机视觉，强化学习等常用算法，对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先；4、有顶级会议（ACL/EMNLP/NIPs/ICML/ICLR/CVPR/ICCV//ECCV等）论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师（J97393）\n多模态大模型算法工程师（J97393）\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：23\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n1、利用多模态、文本大模型前沿技术，负责AI内容生成，包括但不限于大模型SFT和预训练，多模态模型lora、finetune、强化学习等。\n2、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。\n3、推动前沿技术产品化落地，参与AIGC核心算法工作，基于海量的内容（文本、图像、视频、音频）及前沿的大模型，支持文库业务策略效果，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；\n4、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\n1、熟练掌握自然语言处理、计算机视觉，强化学习等常用算法，对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先\n2、有扎实的机器学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（PyTorch，Tensorflow，MXNet，PaddlePaddle）\n3、具备良好的学习能力，能够跟进领域内最新技术研究成果，并结合应用场景快速实验和调优\n4、有顶级会议（ACL/EMNLP/NIPs/ICML/ICLR/CVPR/ICCV//ECCV等）论文者优先\n5、优秀的逻辑思维能力，积极主动，责任心强，有优秀分析和解决问题能力，良好的团队合作和沟通能力\n1、利用多模态、文本大模型前沿技术，负责AI内容生成，包括但不限于大模型SFT和预训练，多模态模型lora、finetune、强化学习等。\n2、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。\n3、推动前沿技术产品化落地，参与AIGC核心算法工作，基于海量的内容（文本、图像、视频、音频）及前沿的大模型，支持文库业务策略效果，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；\n4、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。\n1、熟练掌握自然语言处理、计算机视觉，强化学习等常用算法，对大规模预训练模型和下游应用，有深入实践者优先\n2、有扎实的机器学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（PyTorch，Tensorflow，MXNet，PaddlePaddle）\n3、具备良好的学习能力，能够跟进领域内最新技术研究成果，并结合应用场景快速实验和调优\n4、有顶级会议（ACL/EMNLP/NIPs/ICML/ICLR/CVPR/ICCV//ECCV等）论文者优先\n5、优秀的逻辑思维能力，积极主动，责任心强，有优秀分析和解决问题能力，良好的团队合作和沟通能力",
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