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": "计算机视觉多模态&AIGC算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "技术中心",
"location": "广州市",
"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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"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": 0,
"degree": "不限",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 进入网易游戏人工智能实验室，从事计算机视觉和多模态相关的研究和开发。\n2. 参与AIGC图片/视频生成、多模态理解等相关的前沿技术跟进、算法研发。",
"requirements_text": "1. 计算机、人工智能、数学等专业的优秀本科、硕士或博士生；\n2. 熟悉计算机视觉、深度学习、AIGC图像/视频生成、多模态等相关的算法，具备良好的文献阅读能力；\n3. 熟悉掌握至少一种常见的深度学习框架，熟悉Python编程语言；\n4. 在机器学习/深度学习领域有过学习与研究；\n5. 参加过领域相关比赛、或发表国际会议论文优先；\n6. 在AIGC图片/视频生成、多模态理解等方面有项目或实习经验优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉"
],
"preferred_qualifications": "5. 参加过领域相关比赛、或发表国际会议论文优先；6. 在AIGC图片/视频生成、多模态理解等方面有项目或实习经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://hr.163.com/job-detail.html?id=78587&lang=zh"
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"fulltext": "计算机视觉多模态&AIGC算法实习生\n职位描述\n1. 进入网易游戏人工智能实验室，从事计算机视觉和多模态相关的研究和开发。\n2. 参与AIGC图片/视频生成、多模态理解等相关的前沿技术跟进、算法研发。\n\n职位要求\n1. 计算机、人工智能、数学等专业的优秀本科、硕士或博士生；\n2. 熟悉计算机视觉、深度学习、AIGC图像/视频生成、多模态等相关的算法，具备良好的文献阅读能力；\n3. 熟悉掌握至少一种常见的深度学习框架，熟悉Python编程语言；\n4. 在机器学习/深度学习领域有过学习与研究；\n5. 参加过领域相关比赛、或发表国际会议论文优先；\n6. 在AIGC图片/视频生成、多模态理解等方面有项目或实习经验优先。\n1. 进入网易游戏人工智能实验室，从事计算机视觉和多模态相关的研究和开发。\n2. 参与AIGC图片/视频生成、多模态理解等相关的前沿技术跟进、算法研发。\n1. 计算机、人工智能、数学等专业的优秀本科、硕士或博士生；\n2. 熟悉计算机视觉、深度学习、AIGC图像/视频生成、多模态等相关的算法，具备良好的文献阅读能力；\n3. 熟悉掌握至少一种常见的深度学习框架，熟悉Python编程语言；\n4. 在机器学习/深度学习领域有过学习与研究；\n5. 参加过领域相关比赛、或发表国际会议论文优先；\n6. 在AIGC图片/视频生成、多模态理解等方面有项目或实习经验优先。",
"standard_classification": {
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