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": "AIGC算法工程师-内容消费",
"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：内容消费行业客户主要的生意模式是生产可消费内容，在用户观看内容时候，通过用户付费和向用户透出广告来产生利润，通过 AIGC 能力制作优质广告视频进行自动化投放，提升客户素材的ROI和跑量能力，同时给平台广告收入做贡献。\n\n1、基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案、图像到视频的全模态创意AIGC；\n2、针对商业化短剧和漫画短剧场景定制化训练和优化模型，提升素材生产效率、素材质量，包括不限于迭代Reward Model指导生成模型生成多模态素材提升广告体验和转化率等；\n3、通过自动化投放，打通AIGC创意的动态个性化生产，最终提升广告的变现效率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"团队协作",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7497874645136460040/detail"
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"fulltext": "AIGC算法工程师-内容消费\n职位描述\n团队介绍：内容消费行业客户主要的生意模式是生产可消费内容，在用户观看内容时候，通过用户付费和向用户透出广告来产生利润，通过 AIGC 能力制作优质广告视频进行自动化投放，提升客户素材的ROI和跑量能力，同时给平台广告收入做贡献。\n\n1、基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案、图像到视频的全模态创意AIGC；\n2、针对商业化短剧和漫画短剧场景定制化训练和优化模型，提升素材生产效率、素材质量，包括不限于迭代Reward Model指导生成模型生成多模态素材提升广告体验和转化率等；\n3、通过自动化投放，打通AIGC创意的动态个性化生产，最终提升广告的变现效率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。\n团队介绍：内容消费行业客户主要的生意模式是生产可消费内容，在用户观看内容时候，通过用户付费和向用户透出广告来产生利润，通过 AIGC 能力制作优质广告视频进行自动化投放，提升客户素材的ROI和跑量能力，同时给平台广告收入做贡献。\n\n1、基于大模型构建文本-图像-视频跨模态创作引擎，实现从文案、图像到视频的全模态创意AIGC；\n2、针对商业化短剧和漫画短剧场景定制化训练和优化模型，提升素材生产效率、素材质量，包括不限于迭代Reward Model指导生成模型生成多模态素材提升广告体验和转化率等；\n3、通过自动化投放，打通AIGC创意的动态个性化生产，最终提升广告的变现效率。\n1、本科及以上学历，自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业；\n2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3、在大模型推理、多模态方向有实战的训练和模型设计经验者优先，熟悉了解并掌握Transformer、Diffusion、LLM、VAE、CLIP等优先；\n4、对Llama/Qwen/Hunyuan/Deepseek/Kimi等开源模型迭代优化有深入理解，有大模型领域顶级会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先；\n5、对技术有很强的好奇心和兴趣、主动性强、有良好的沟通和团队协作意识。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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