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": "多模态算法工程师-医疗大模型",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"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": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与医疗领域大模型的预训练、SFT、强化等工作，使模型效果位于业界领先水平；\n2、调研大模型前沿技术方案，在模型训练范式、模型结构、数据配比探索最佳实践方案，取得业务效果大幅提升的同时实现前沿技术突破；\n3、探索理想态的CoT、LongCoT样本，结合GRPO/PPO等算法进行强化激发，提升模型的泛化能力。",
"requirements_text": "1、人工智能、计算机、数学相关专业优先；\n2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言；\n3、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法和技术，对MLLM中模型结构、ViT训练、Detail Caption等方向有深入理论研究和实践；\n4、有自然语言处理（NLP）、大模型训练和强化学习（RL）算法经验者优先。\n\n加分项：\n1、有ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；\n2、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程/AI比赛获奖者优先；\n3、主导、参与过AI相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"强化学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"数据结构",
"模型训练",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、人工智能、计算机、数学相关专业优先；4、有自然语言处理（NLP）、大模型训练和强化学习（RL）算法经验者优先；加分项：；1、有ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；2、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程/AI比赛获奖者优先；3、主导、参与过AI相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7477584842239936775/detail"
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"posting": {
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"post_date": "2025-03-03",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7477584842239936775/detail"
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"fulltext": "多模态算法工程师-医疗大模型\n职位描述\n1、参与医疗领域大模型的预训练、SFT、强化等工作，使模型效果位于业界领先水平；\n2、调研大模型前沿技术方案，在模型训练范式、模型结构、数据配比探索最佳实践方案，取得业务效果大幅提升的同时实现前沿技术突破；\n3、探索理想态的CoT、LongCoT样本，结合GRPO/PPO等算法进行强化激发，提升模型的泛化能力。\n\n职位要求\n1、人工智能、计算机、数学相关专业优先；\n2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言；\n3、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法和技术，对MLLM中模型结构、ViT训练、Detail Caption等方向有深入理论研究和实践；\n4、有自然语言处理（NLP）、大模型训练和强化学习（RL）算法经验者优先。\n\n加分项：\n1、有ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；\n2、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程/AI比赛获奖者优先；\n3、主导、参与过AI相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先。\n1、参与医疗领域大模型的预训练、SFT、强化等工作，使模型效果位于业界领先水平；\n2、调研大模型前沿技术方案，在模型训练范式、模型结构、数据配比探索最佳实践方案，取得业务效果大幅提升的同时实现前沿技术突破；\n3、探索理想态的CoT、LongCoT样本，结合GRPO/PPO等算法进行强化激发，提升模型的泛化能力。\n1、人工智能、计算机、数学相关专业优先；\n2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言；\n3、熟悉计算机视觉（CV）相关的算法和技术，对MLLM中模型结构、ViT训练、Detail Caption等方向有深入理论研究和实践；\n4、有自然语言处理（NLP）、大模型训练和强化学习（RL）算法经验者优先。\n\n加分项：\n1、有ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；\n2、在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程/AI比赛获奖者优先；\n3、主导、参与过AI相关的有大影响力的开源/闭源项目的优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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