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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"job_title": "多模态大模型算法工程师-抖音电商",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"responsibilities": "1、多模态大模型算法研发：构建电商领域的多模态大模型底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商图文或者视频多模态大模型和相关应用链路；\n2、基础算法研发：持续建设和深耕CV/多模态基础预训练算法，例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，基于电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等；\n3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率；\n4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。",
"requirements_text": "1、扎实的机器技术基础，了解前沿的AI技术，发表过高水平学术会议论文或者有竞赛经验者优先；\n2、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于Llava，Mini-Gemini，Qwen-VL，Shikra等；\n3、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等；\n4、有CV/多模态大模型相关项目经验优先；研发&优化电商视频&商品多模态大模型，结合LLM和视频/商品表征，支持视频多模态分类，视频QA，跨模态检索，商品分类等任务，显著超越线上模型；\n5、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。",
"skills": [AI生成
"计算机视觉",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、扎实的机器技术基础，了解前沿的AI技术，发表过高水平学术会议论文或者有竞赛经验者优先；2、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于Llava，Mini-Gemini，Qwen-VL，Shikra等；4、有CV/多模态大模型相关项目经验优先；5、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先",
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师-抖音电商\n职位描述\n1、多模态大模型算法研发：构建电商领域的多模态大模型底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商图文或者视频多模态大模型和相关应用链路；\n2、基础算法研发：持续建设和深耕CV/多模态基础预训练算法，例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，基于电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等；\n3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率；\n4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。\n\n职位要求\n1、扎实的机器技术基础，了解前沿的AI技术，发表过高水平学术会议论文或者有竞赛经验者优先；\n2、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于Llava，Mini-Gemini，Qwen-VL，Shikra等；\n3、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等；\n4、有CV/多模态大模型相关项目经验优先；研发&优化电商视频&商品多模态大模型，结合LLM和视频/商品表征，支持视频多模态分类，视频QA，跨模态检索，商品分类等任务，显著超越线上模型；\n5、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。\n1、多模态大模型算法研发：构建电商领域的多模态大模型底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商图文或者视频多模态大模型和相关应用链路；\n2、基础算法研发：持续建设和深耕CV/多模态基础预训练算法，例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，基于电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等；\n3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率；\n4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。\n1、扎实的机器技术基础，了解前沿的AI技术，发表过高水平学术会议论文或者有竞赛经验者优先；\n2、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于Llava，Mini-Gemini，Qwen-VL，Shikra等；\n3、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等；\n4、有CV/多模态大模型相关项目经验优先；研发&优化电商视频&商品多模态大模型，结合LLM和视频/商品表征，支持视频多模态分类，视频QA，跨模态检索，商品分类等任务，显著超越线上模型；\n5、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。",
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