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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "电商视觉大模型算法工程师(J86922)",
"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",
"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",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-基于开源底模和后训练技术研发电商场景的图片和视频生成模型,应用到电商数字人、电商搜索及推荐场景\n-研发电商直播场景下的多模态语言模型,用于多模商品理解,视频人物动作、表情理解\n-研发视频/图片内容理解,识别低质内容,建设高准召的图片/视频质量分级\n-协同产品和运营持续提升产品能力,拓展技术应用规模,协同工程架构提升视频产能",
"requirements_text": "-深入理解GAN、 VAE、AR、Diffusion Model/CFM、DPO、蒸馏等视觉生成技术,有成功的模型算法优化和应用经验。有3D人脸建模,talking-head生成,唇驱等数字人相关技术背景尤佳\n-熟悉条件生成技术和应用,如ControlNet,IP-adapter等\n-CV相关领域3年以上经验,具有扎实的算法理论和研发基础,熟练掌握常用CV算法和工具(分类、分割、超分等);有顶会论文发布着优先\n-勤于钻研前沿技术,具备较强的自学能力,能够将技术应用到具体业务上",
"skills": [AI生成
"建模"
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"preferred_qualifications": "有顶会论文发布着优先",
"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": "电商视觉大模型算法工程师(J86922)\n电商视觉大模型算法工程师(J86922)\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:1\n发布时间:2026-07-21\n\n工作职责\n-基于开源底模和后训练技术研发电商场景的图片和视频生成模型,应用到电商数字人、电商搜索及推荐场景\n-研发电商直播场景下的多模态语言模型,用于多模商品理解,视频人物动作、表情理解\n-研发视频/图片内容理解,识别低质内容,建设高准召的图片/视频质量分级\n-协同产品和运营持续提升产品能力,拓展技术应用规模,协同工程架构提升视频产能\n\n职责要求\n-深入理解GAN、 VAE、AR、Diffusion Model/CFM、DPO、蒸馏等视觉生成技术,有成功的模型算法优化和应用经验。有3D人脸建模,talking-head生成,唇驱等数字人相关技术背景尤佳\n-熟悉条件生成技术和应用,如ControlNet,IP-adapter等\n-CV相关领域3年以上经验,具有扎实的算法理论和研发基础,熟练掌握常用CV算法和工具(分类、分割、超分等);有顶会论文发布着优先\n-勤于钻研前沿技术,具备较强的自学能力,能够将技术应用到具体业务上\n-基于开源底模和后训练技术研发电商场景的图片和视频生成模型,应用到电商数字人、电商搜索及推荐场景\n-研发电商直播场景下的多模态语言模型,用于多模商品理解,视频人物动作、表情理解\n-研发视频/图片内容理解,识别低质内容,建设高准召的图片/视频质量分级\n-协同产品和运营持续提升产品能力,拓展技术应用规模,协同工程架构提升视频产能\n-深入理解GAN、 VAE、AR、Diffusion Model/CFM、DPO、蒸馏等视觉生成技术,有成功的模型算法优化和应用经验。有3D人脸建模,talking-head生成,唇驱等数字人相关技术背景尤佳\n-熟悉条件生成技术和应用,如ControlNet,IP-adapter等\n-CV相关领域3年以上经验,具有扎实的算法理论和研发基础,熟练掌握常用CV算法和工具(分类、分割、超分等);有顶会论文发布着优先\n-勤于钻研前沿技术,具备较强的自学能力,能够将技术应用到具体业务上",
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