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": "多模态大模型算法研究员-AI音乐",
"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": {
"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": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与音乐大模型的预训练、微调与强化学习等方向的算法研究，构建行业领先的多模态音乐理解、生成和编辑大模型；\n2、参与音乐大模型技术在TikTok等业务中的落地，场景包括但不限于音乐搜推、视频配乐、音乐创作工具等；\n3、在音乐与人工智能的交叉领域开展前沿研究，在领域的顶级会议或期刊发表论文。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、深入理解多模态内容理解和生成相关技术，有音乐表征学习、音频编解码器、多模态大语言模型、扩散模型等方向的研究经验者优先；\n3、熟悉常用的深度学习算法，有较强的数理基础以及代码能力，有强化学习研究经验者优先；\n4、在相关国际会议（NeurIPS、ICLR、ACL、IJCAI、AAAI、CVPR、ISMIR、ICASSP等）上发表论文者优先；\n5、对AI音乐领域充满热情，有较强的团队协作能力，能与团队紧密合作，共同推进项目进展。",
"skills": [AI生成
"深度学习",
"强化学习",
"团队协作",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；2、深入理解多模态内容理解和生成相关技术，有音乐表征学习、音频编解码器、多模态大语言模型、扩散模型等方向的研究经验者优先；3、熟悉常用的深度学习算法，有较强的数理基础以及代码能力，有强化学习研究经验者优先；4、在相关国际会议（NeurIPS、ICLR、ACL、IJCAI、AAAI、CVPR、ISMIR、ICASSP等）上发表论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7390673040600615219/detail"
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"fulltext": "多模态大模型算法研究员-AI音乐\n职位描述\n1、参与音乐大模型的预训练、微调与强化学习等方向的算法研究，构建行业领先的多模态音乐理解、生成和编辑大模型；\n2、参与音乐大模型技术在TikTok等业务中的落地，场景包括但不限于音乐搜推、视频配乐、音乐创作工具等；\n3、在音乐与人工智能的交叉领域开展前沿研究，在领域的顶级会议或期刊发表论文。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、深入理解多模态内容理解和生成相关技术，有音乐表征学习、音频编解码器、多模态大语言模型、扩散模型等方向的研究经验者优先；\n3、熟悉常用的深度学习算法，有较强的数理基础以及代码能力，有强化学习研究经验者优先；\n4、在相关国际会议（NeurIPS、ICLR、ACL、IJCAI、AAAI、CVPR、ISMIR、ICASSP等）上发表论文者优先；\n5、对AI音乐领域充满热情，有较强的团队协作能力，能与团队紧密合作，共同推进项目进展。\n1、参与音乐大模型的预训练、微调与强化学习等方向的算法研究，构建行业领先的多模态音乐理解、生成和编辑大模型；\n2、参与音乐大模型技术在TikTok等业务中的落地，场景包括但不限于音乐搜推、视频配乐、音乐创作工具等；\n3、在音乐与人工智能的交叉领域开展前沿研究，在领域的顶级会议或期刊发表论文。\n1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；\n2、深入理解多模态内容理解和生成相关技术，有音乐表征学习、音频编解码器、多模态大语言模型、扩散模型等方向的研究经验者优先；\n3、熟悉常用的深度学习算法，有较强的数理基础以及代码能力，有强化学习研究经验者优先；\n4、在相关国际会议（NeurIPS、ICLR、ACL、IJCAI、AAAI、CVPR、ISMIR、ICASSP等）上发表论文者优先；\n5、对AI音乐领域充满热情，有较强的团队协作能力，能与团队紧密合作，共同推进项目进展。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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