主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：计算机视觉与图像感知算法研发（仅展示）
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": "多模态大模型应用研究员（多媒体方向）-视频与边缘",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、支持研发基于大模型的多媒体算法，包括但是不限于视频理解，质量评价、视频处理和增强以及视频压缩；\n2、支持多模态大模型相关算法的性能优化以及加速；\n3、支持多模态大模型的算法在多媒体业务中落地，在图文、点播、直播等业务中发掘应用场景；\n4、支持多模态大模型相关的前沿学术研究，在国际顶级会议与期刊中发表成果。",
"requirements_text": "1、熟悉Diffusion、LLM等大模型相关算法和技术，熟悉大模型训练与调优，并且有实际应用的经验；\n2、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法和技术，熟悉GAN、VAE、Diffusion等视觉AIGC算法；\n3、有自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）算法经验者优先，熟悉Transformer、BERT、GPT等常用模型结构；\n4、在大模型领域，有主导过具有重要影响力的项目或发表过顶级相关论文（NerulPS、ICLR、ICML等）优先。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"模型训练",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3、有自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）算法经验者优先，熟悉Transformer、BERT、GPT等常用模型结构；4、在大模型领域，有主导过具有重要影响力的项目或发表过顶级相关论文（NerulPS、ICLR、ICML等）优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "多模态大模型应用研究员（多媒体方向）-视频与边缘\n职位描述\n1、支持研发基于大模型的多媒体算法，包括但是不限于视频理解，质量评价、视频处理和增强以及视频压缩；\n2、支持多模态大模型相关算法的性能优化以及加速；\n3、支持多模态大模型的算法在多媒体业务中落地，在图文、点播、直播等业务中发掘应用场景；\n4、支持多模态大模型相关的前沿学术研究，在国际顶级会议与期刊中发表成果。\n\n职位要求\n1、熟悉Diffusion、LLM等大模型相关算法和技术，熟悉大模型训练与调优，并且有实际应用的经验；\n2、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法和技术，熟悉GAN、VAE、Diffusion等视觉AIGC算法；\n3、有自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）算法经验者优先，熟悉Transformer、BERT、GPT等常用模型结构；\n4、在大模型领域，有主导过具有重要影响力的项目或发表过顶级相关论文（NerulPS、ICLR、ICML等）优先。\n1、支持研发基于大模型的多媒体算法，包括但是不限于视频理解，质量评价、视频处理和增强以及视频压缩；\n2、支持多模态大模型相关算法的性能优化以及加速；\n3、支持多模态大模型的算法在多媒体业务中落地，在图文、点播、直播等业务中发掘应用场景；\n4、支持多模态大模型相关的前沿学术研究，在国际顶级会议与期刊中发表成果。\n1、熟悉Diffusion、LLM等大模型相关算法和技术，熟悉大模型训练与调优，并且有实际应用的经验；\n2、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法和技术，熟悉GAN、VAE、Diffusion等视觉AIGC算法；\n3、有自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）算法经验者优先，熟悉Transformer、BERT、GPT等常用模型结构；\n4、在大模型领域，有主导过具有重要影响力的项目或发表过顶级相关论文（NerulPS、ICLR、ICML等）优先。",
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