主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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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"job": {
"job_title": "AI Agent多模态算法工程师",
"job_level": "校招",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位职责\n负责 AI Agent 智能体系统研发，探索并优化多模态大模型（MLLM）在图像质量评价（IQA）业务场景中的高效微调和推理技术，满足多样化业务需求（拍照、视频等），实现模型在AI Agent工作流中的快速适配与高效部署；\n深入研究多模态、大模型等内容理解能力在图像质量、风格、美学评价方面创新型应用，探索下一代图像质量评价（IQA）新范式。\n结合产品需求，参与AI Agent多模态大模型算法的设计、开发、验证、集成、优化和维护，解决算法产品化过程中的各种技术问题，确保算法达到上线要求；\n负责多模态大模型（MLLM）的全流程训练，包括高质量数据的制作与收集、预训练（Pre-Training）、指令微调（SFT）和后训练（Post-Training），在开源及业务数据集上实现SOTA性能；",
"requirements_text": "岗位要求\n硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，有 AI Agent或大模型相关项目或实习经验；\n熟悉主流 Agents 框架与范式，熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法； 熟悉 RAG、Function Calling、代码生成、代码理解等 Agent 核心技术，具备复杂任务规划、检索增强及性能优化经验； \n熟悉大模型训练与推理流程，掌握 PyTorch、Transformers，具备 SFT、LoRA、DPO/RLHF 等训练经验，理解后训练与对齐方法，熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化；\n具备良好的工程能力和问题分析能力，有 AI Agent、Coding Agent、企业智能体等相关项目经验，或有开源项目、论文成果者优先。\n在多模态或大模型领域主导过有影响力项目或发表过高水平论文者优先；具备图像质量、美学评价研究落地经验者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"React",
"模型训练",
"性能优化",
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"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "具备良好的工程能力和问题分析能力，有 AI Agent、Coding Agent、企业智能体等相关项目经验，或有开源项目、论文成果者优先；在多模态或大模型领域主导过有影响力项目或发表过高水平论文者优先；具备图像质量、美学评价研究落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI Agent多模态算法工程师\n职位描述\n岗位职责\n负责 AI Agent 智能体系统研发，探索并优化多模态大模型（MLLM）在图像质量评价（IQA）业务场景中的高效微调和推理技术，满足多样化业务需求（拍照、视频等），实现模型在AI Agent工作流中的快速适配与高效部署；\n深入研究多模态、大模型等内容理解能力在图像质量、风格、美学评价方面创新型应用，探索下一代图像质量评价（IQA）新范式。\n结合产品需求，参与AI Agent多模态大模型算法的设计、开发、验证、集成、优化和维护，解决算法产品化过程中的各种技术问题，确保算法达到上线要求；\n负责多模态大模型（MLLM）的全流程训练，包括高质量数据的制作与收集、预训练（Pre-Training）、指令微调（SFT）和后训练（Post-Training），在开源及业务数据集上实现SOTA性能；\n\n职位要求\n岗位要求\n硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，有 AI Agent或大模型相关项目或实习经验；\n熟悉主流 Agents 框架与范式，熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法； 熟悉 RAG、Function Calling、代码生成、代码理解等 Agent 核心技术，具备复杂任务规划、检索增强及性能优化经验； \n熟悉大模型训练与推理流程，掌握 PyTorch、Transformers，具备 SFT、LoRA、DPO/RLHF 等训练经验，理解后训练与对齐方法，熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化；\n具备良好的工程能力和问题分析能力，有 AI Agent、Coding Agent、企业智能体等相关项目经验，或有开源项目、论文成果者优先。\n在多模态或大模型领域主导过有影响力项目或发表过高水平论文者优先；具备图像质量、美学评价研究落地经验者优先。\n岗位职责\n负责 AI Agent 智能体系统研发，探索并优化多模态大模型（MLLM）在图像质量评价（IQA）业务场景中的高效微调和推理技术，满足多样化业务需求（拍照、视频等），实现模型在AI Agent工作流中的快速适配与高效部署；\n深入研究多模态、大模型等内容理解能力在图像质量、风格、美学评价方面创新型应用，探索下一代图像质量评价（IQA）新范式。\n结合产品需求，参与AI Agent多模态大模型算法的设计、开发、验证、集成、优化和维护，解决算法产品化过程中的各种技术问题，确保算法达到上线要求；\n负责多模态大模型（MLLM）的全流程训练，包括高质量数据的制作与收集、预训练（Pre-Training）、指令微调（SFT）和后训练（Post-Training），在开源及业务数据集上实现SOTA性能；\n岗位要求\n硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，有 AI Agent或大模型相关项目或实习经验；\n熟悉主流 Agents 框架与范式，熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法； 熟悉 RAG、Function Calling、代码生成、代码理解等 Agent 核心技术，具备复杂任务规划、检索增强及性能优化经验； \n熟悉大模型训练与推理流程，掌握 PyTorch、Transformers，具备 SFT、LoRA、DPO/RLHF 等训练经验，理解后训练与对齐方法，熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化；\n具备良好的工程能力和问题分析能力，有 AI Agent、Coding Agent、企业智能体等相关项目经验，或有开源项目、论文成果者优先。\n在多模态或大模型领域主导过有影响力项目或发表过高水平论文者优先；具备图像质量、美学评价研究落地经验者优先。",
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