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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "多模态大模型算法工程师",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "网易互娱2027届校园招聘",
        "location": "广州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "人工智能"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "网易",
        "company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "netease.com",
        "company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "计算机、人工智能、电子工程等相关专业硕士研究生及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "您可以：\n-参与多模态大模型（图像 / 视频 / 文本 / 音频等）在内容安全、活体检测、人脸识别与内容理解等业务场景中的算法研发与优化，支撑核心业务目标；\n-围绕内容审核与风控场景，参与多模态数据的统一建模与特征表征研究，持续提升模型效果、稳定性与鲁棒性；\n-跟进行业前沿多模态大模型技术（如 InternVL、Qwen-VL 等），参与模型精调、评测与落地方案探索；\n-参与模型训练、推理与工程化流程的开发与优化，协助提升整体系统性能与运行效率；\n-探索文生图、图文匹配、多模态理解等前沿技术在真实业务场景中的应用可能；\n-与产品、算法、工程等多角色团队协作，推动算法能力与业务需求的深度结合与持续迭代。",
        "requirements_text": "我们希望您具备以下条件：\n-2027届毕业生，计算机、人工智能、电子工程等相关专业硕士研究生及以上学历，对多模态或深度学习方向有浓厚兴趣；\n-具备图像处理、深度学习或多模态建模相关课程背景，熟悉基本算法原理；\n-熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），有课程项目、科研或实践经验；\n-对多模态预训练模型（如 InternVL、Qwen-VL 等）或内容安全 / 内容审核技术方向感兴趣，有相关项目或开源经验者优先；\n-具备良好的沟通能力与团队协作意识，积极主动，善于学习与解决问题；\n-对新技术保持好奇心，具备持续学习能力，能够在实践中不断总结与成长。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "深度学习",
            "团队协作",
            "沟通能力",
            "解决问题",
            "学习能力",
            "建模"
        ],
        "preferred_qualifications": "对多模态预训练模型（如 InternVL、Qwen-VL 等）或内容安全 / 内容审核技术方向感兴趣，有相关项目或开源经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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        "hire_time": "未披露",
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    "fulltext": "多模态大模型算法工程师\n职位描述\n您可以：\n-参与多模态大模型（图像 / 视频 / 文本 / 音频等）在内容安全、活体检测、人脸识别与内容理解等业务场景中的算法研发与优化，支撑核心业务目标；\n-围绕内容审核与风控场景，参与多模态数据的统一建模与特征表征研究，持续提升模型效果、稳定性与鲁棒性；\n-跟进行业前沿多模态大模型技术（如 InternVL、Qwen-VL 等），参与模型精调、评测与落地方案探索；\n-参与模型训练、推理与工程化流程的开发与优化，协助提升整体系统性能与运行效率；\n-探索文生图、图文匹配、多模态理解等前沿技术在真实业务场景中的应用可能；\n-与产品、算法、工程等多角色团队协作，推动算法能力与业务需求的深度结合与持续迭代。\n\n职位要求\n我们希望您具备以下条件：\n-2027届毕业生，计算机、人工智能、电子工程等相关专业硕士研究生及以上学历，对多模态或深度学习方向有浓厚兴趣；\n-具备图像处理、深度学习或多模态建模相关课程背景，熟悉基本算法原理；\n-熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），有课程项目、科研或实践经验；\n-对多模态预训练模型（如 InternVL、Qwen-VL 等）或内容安全 / 内容审核技术方向感兴趣，有相关项目或开源经验者优先；\n-具备良好的沟通能力与团队协作意识，积极主动，善于学习与解决问题；\n-对新技术保持好奇心，具备持续学习能力，能够在实践中不断总结与成长。\n您可以：\n-参与多模态大模型（图像 / 视频 / 文本 / 音频等）在内容安全、活体检测、人脸识别与内容理解等业务场景中的算法研发与优化，支撑核心业务目标；\n-围绕内容审核与风控场景，参与多模态数据的统一建模与特征表征研究，持续提升模型效果、稳定性与鲁棒性；\n-跟进行业前沿多模态大模型技术（如 InternVL、Qwen-VL 等），参与模型精调、评测与落地方案探索；\n-参与模型训练、推理与工程化流程的开发与优化，协助提升整体系统性能与运行效率；\n-探索文生图、图文匹配、多模态理解等前沿技术在真实业务场景中的应用可能；\n-与产品、算法、工程等多角色团队协作，推动算法能力与业务需求的深度结合与持续迭代。\n我们希望您具备以下条件：\n-2027届毕业生，计算机、人工智能、电子工程等相关专业硕士研究生及以上学历，对多模态或深度学习方向有浓厚兴趣；\n-具备图像处理、深度学习或多模态建模相关课程背景，熟悉基本算法原理；\n-熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），有课程项目、科研或实践经验；\n-对多模态预训练模型（如 InternVL、Qwen-VL 等）或内容安全 / 内容审核技术方向感兴趣，有相关项目或开源经验者优先；\n-具备良好的沟通能力与团队协作意识，积极主动，善于学习与解决问题；\n-对新技术保持好奇心，具备持续学习能力，能够在实践中不断总结与成长。",
    "standard_classification": {
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        "std_taxonomy_version": "20261104"
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