主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
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": "多模态大模型高级算法工程师-国际化短视频内容安全",
"job_level": "高级",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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士研究生及以上学历优先",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责跟进前沿多模态大模型算法进展，聚焦探索在国际化短视频内容安全方向的应用；\n2、通过提升算法技术解决业务在内容理解、内容安全上的切实需求；\n3、利用多模态模型识别能力，结合推荐系统技术，降低推荐内容安全风险；\n4、具体内容包括：多模态内容理解、多模态内容识别、多模态预训练、内容分发策略优化。",
"requirements_text": "1、计算机科学、数学、统计学等相关专业，硕士研究生及以上学历优先；\n2、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等；\n3、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于llava，mini-Gemini，Qwen-VL等；\n4、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。",
"skills": [AI生成
"计算机视觉",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、计算机科学、数学、统计学等相关专业，硕士研究生及以上学历优先；3、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于llava，mini-Gemini，Qwen-VL等；4、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先",
"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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"post_date": "2025-02-06",
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "多模态大模型高级算法工程师-国际化短视频内容安全\n职位描述\n1、负责跟进前沿多模态大模型算法进展，聚焦探索在国际化短视频内容安全方向的应用；\n2、通过提升算法技术解决业务在内容理解、内容安全上的切实需求；\n3、利用多模态模型识别能力，结合推荐系统技术，降低推荐内容安全风险；\n4、具体内容包括：多模态内容理解、多模态内容识别、多模态预训练、内容分发策略优化。\n\n职位要求\n1、计算机科学、数学、统计学等相关专业，硕士研究生及以上学历优先；\n2、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等；\n3、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于llava，mini-Gemini，Qwen-VL等；\n4、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。\n1、负责跟进前沿多模态大模型算法进展，聚焦探索在国际化短视频内容安全方向的应用；\n2、通过提升算法技术解决业务在内容理解、内容安全上的切实需求；\n3、利用多模态模型识别能力，结合推荐系统技术，降低推荐内容安全风险；\n4、具体内容包括：多模态内容理解、多模态内容识别、多模态预训练、内容分发策略优化。\n1、计算机科学、数学、统计学等相关专业，硕士研究生及以上学历优先；\n2、在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、图文多模态模型、和视频文本多模态模型等；\n3、熟悉多模态大模型工作优先，包括但不限于llava，mini-Gemini，Qwen-VL等；\n4、有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet等比赛获奖者优先；有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。",
"standard_classification": {
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