主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "人体感知算法工程师-PICO",
"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责XR场景中端侧、实时2D/3D人体感知算法研发，包括但不限于第一/第三视角下3D人体姿态估计、语义分割、3D人体重建等任务，完成相关算法交付；\n2、负责人体感知多模态基础大模型研发，包括数据方案、大模型优化方案等任务，探索业界前沿技术点，推进最新技术在XR场景中的应用。",
"requirements_text": "1、熟练掌握深度学习基本原理和Pytorch等框架，具有2D/3D视觉模型、如检测、分割、关键点、跟踪等模型训练和优化经验；\n2、具有AI模型在端侧的开发、部署、优化经验，包括不限于模型转换、量化、剪枝，推理框架开发等；\n3、有较强的编程能力，动手能力强，能够快速构建算法原型，具有一定的C++工程化开发能力；\n4、有较强的科研能力，包括不限于在Kaggle、COCO、ImageNet、ActivityNet、以及3D相关竞赛和顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者；\n5、自驱力强，有强烈的求知欲、好奇心和进取心，及时关注和学习业界最新技术，对挑战技术难题充满激情，良好的沟通协作能力。\n\n加分项：\n1、具有3D数字人、人体动捕、IMU传感器、移动端（Android/Qualcomm）算法开发等方面实际项目经验优先；\n2、熟悉常见的多模态大模型预训练、微调等技术及优化策略，具有相关方向的实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"C++",
"PyTorch",
"深度学习",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：；1、具有3D数字人、人体动捕、IMU传感器、移动端（Android/Qualcomm）算法开发等方面实际项目经验优先；2、熟悉常见的多模态大模型预训练、微调等技术及优化策略，具有相关方向的实践经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact_methods": [
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "人体感知算法工程师-PICO\n职位描述\n1、负责XR场景中端侧、实时2D/3D人体感知算法研发，包括但不限于第一/第三视角下3D人体姿态估计、语义分割、3D人体重建等任务，完成相关算法交付；\n2、负责人体感知多模态基础大模型研发，包括数据方案、大模型优化方案等任务，探索业界前沿技术点，推进最新技术在XR场景中的应用。\n\n职位要求\n1、熟练掌握深度学习基本原理和Pytorch等框架，具有2D/3D视觉模型、如检测、分割、关键点、跟踪等模型训练和优化经验；\n2、具有AI模型在端侧的开发、部署、优化经验，包括不限于模型转换、量化、剪枝，推理框架开发等；\n3、有较强的编程能力，动手能力强，能够快速构建算法原型，具有一定的C++工程化开发能力；\n4、有较强的科研能力，包括不限于在Kaggle、COCO、ImageNet、ActivityNet、以及3D相关竞赛和顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者；\n5、自驱力强，有强烈的求知欲、好奇心和进取心，及时关注和学习业界最新技术，对挑战技术难题充满激情，良好的沟通协作能力。\n\n加分项：\n1、具有3D数字人、人体动捕、IMU传感器、移动端（Android/Qualcomm）算法开发等方面实际项目经验优先；\n2、熟悉常见的多模态大模型预训练、微调等技术及优化策略，具有相关方向的实践经验者优先。\n1、负责XR场景中端侧、实时2D/3D人体感知算法研发，包括但不限于第一/第三视角下3D人体姿态估计、语义分割、3D人体重建等任务，完成相关算法交付；\n2、负责人体感知多模态基础大模型研发，包括数据方案、大模型优化方案等任务，探索业界前沿技术点，推进最新技术在XR场景中的应用。\n1、熟练掌握深度学习基本原理和Pytorch等框架，具有2D/3D视觉模型、如检测、分割、关键点、跟踪等模型训练和优化经验；\n2、具有AI模型在端侧的开发、部署、优化经验，包括不限于模型转换、量化、剪枝，推理框架开发等；\n3、有较强的编程能力，动手能力强，能够快速构建算法原型，具有一定的C++工程化开发能力；\n4、有较强的科研能力，包括不限于在Kaggle、COCO、ImageNet、ActivityNet、以及3D相关竞赛和顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者；\n5、自驱力强，有强烈的求知欲、好奇心和进取心，及时关注和学习业界最新技术，对挑战技术难题充满激情，良好的沟通协作能力。\n\n加分项：\n1、具有3D数字人、人体动捕、IMU传感器、移动端（Android/Qualcomm）算法开发等方面实际项目经验优先；\n2、熟悉常见的多模态大模型预训练、微调等技术及优化策略，具有相关方向的实践经验者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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