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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "多模态算法工程师（J93378）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"location": "北京市,上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "- 参与文本、图像、视频等大规模预训练模型的研发，根据业务需求优化模型效果\n- 负责构建视频创编智能体，解决商业营销场景下长视频生成\n- 负责素材生成以及素材检索等多模态算法\n- 负责优化长视频质量，重点解决视频一致性等技术挑战\n- 负责大模型微调、强化学习训练，生成优质视频剧本\n- 利用大模型技术，将最新算法应用于产品开发中，推动大模型技术的实际应用与创新落地\n- 研究高效模型调优方法和高质量数据构建策略，同时关注大模型的前沿技术和未来趋势\n",
"requirements_text": "- 计算机视觉、图形学、AI或机器学习等相关专业，计算机视觉一个或多个领域的研究和实践经验，包括但不限于图片生成、视频生成、扩散模型、多模态等方向\n- 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\n- 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\n- 熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先\n- 熟练掌握 Hadoop、Spark 等大数据处理框架\n加分项\n- 有较强的竞赛成绩，获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项\n- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的 Leaderboard 上排名靠前\n- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验\n- 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",
"skills": [AI生成
"Python",
"Spark",
"Hadoop",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉",
"解决问题"
],
"preferred_qualifications": "熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先；加分项",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/fce4e4a2-3131-45c1-bdd0-41ad15d998d5"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "fce4e4a2-3131-45c1-bdd0-41ad15d998d5",
"post_date": "2025-09-10",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/fce4e4a2-3131-45c1-bdd0-41ad15d998d5"
},
"fulltext": "多模态算法工程师（J93378）\n多模态算法工程师（J93378）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：北京市,上海市\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- 参与文本、图像、视频等大规模预训练模型的研发，根据业务需求优化模型效果\n- 负责构建视频创编智能体，解决商业营销场景下长视频生成\n- 负责素材生成以及素材检索等多模态算法\n- 负责优化长视频质量，重点解决视频一致性等技术挑战\n- 负责大模型微调、强化学习训练，生成优质视频剧本\n- 利用大模型技术，将最新算法应用于产品开发中，推动大模型技术的实际应用与创新落地\n- 研究高效模型调优方法和高质量数据构建策略，同时关注大模型的前沿技术和未来趋势\n\n职责要求\n- 计算机视觉、图形学、AI或机器学习等相关专业，计算机视觉一个或多个领域的研究和实践经验，包括但不限于图片生成、视频生成、扩散模型、多模态等方向\n- 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\n- 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\n- 熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先\n- 熟练掌握 Hadoop、Spark 等大数据处理框架\n加分项\n- 有较强的竞赛成绩，获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项\n- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的 Leaderboard 上排名靠前\n- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验\n- 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- 参与文本、图像、视频等大规模预训练模型的研发，根据业务需求优化模型效果\n- 负责构建视频创编智能体，解决商业营销场景下长视频生成\n- 负责素材生成以及素材检索等多模态算法\n- 负责优化长视频质量，重点解决视频一致性等技术挑战\n- 负责大模型微调、强化学习训练，生成优质视频剧本\n- 利用大模型技术，将最新算法应用于产品开发中，推动大模型技术的实际应用与创新落地\n- 研究高效模型调优方法和高质量数据构建策略，同时关注大模型的前沿技术和未来趋势\n\n- 计算机视觉、图形学、AI或机器学习等相关专业，计算机视觉一个或多个领域的研究和实践经验，包括但不限于图片生成、视频生成、扩散模型、多模态等方向\n- 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\n- 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\n- 熟练掌握预训练模型的算法原理和实现细节、有大规模模型预训练实践经验、发表相关顶会论文者优先\n- 熟练掌握 Hadoop、Spark 等大数据处理框架\n加分项\n- 有较强的竞赛成绩，获得过 ACM，NOI，NOIP 或其他商业代码竞赛的任意奖项\n- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的 Leaderboard 上排名靠前\n- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验\n- 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",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}