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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7498195175228098824

多模态大模型算法工程师-国际化短视频

未披露 · 北京 · 字节跳动

主分类:大模型与生成式算法研发
算法与数据
辅助:搜索推荐与业务决策算法研发(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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    "job": {
        "job_title": "多模态大模型算法工程师-国际化短视频",
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        "location": "北京",
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        "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",
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        "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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    "requirements": {
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        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、参与国际化短视频产品的核心算法研发,重点负责多模态大模型的训练与优化,支撑视频推荐、本地生活服务、音乐推荐、图文理解等下游任务的实际落地,提升内容分发智能化水平;\n2、结合业务场景需求,探索视觉、文本、音频等多模态信息的融合建模与对齐机制,提升内容理解与用户意图匹配能力,推动推荐系统向更深层次的语义理解演进;\n3、应用强化学习技术解决多模态理解中的复杂建模与优化问题,包括多模态表示学习、跨模态对齐与跨语言泛化等关键挑战,持续提升线上效果;\n4、参与算法平台与模型训练体系建设,提升多模态大模型的训练效率、资源利用率与部署稳定性,加速技术成果在全球化业务中的应用落地。",
        "requirements_text": "1、硕士研究生及以上学历,计算机相关专业;扎实的编程能力,良好的算法与数据结构基础;\n2、对机器学习、推荐系统或多模态模型具备浓厚兴趣,有较强的问题分析与解决能力;\n3、熟悉至少一项相关领域(如机器学习、NLP、CV等),有推荐系统、内容理解、多模态建模或相关工作经验者优先;\n4、具备良好的沟通能力与团队协作精神,乐于在全球化的技术团队中成长与挑战。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "自然语言处理",
            "数据结构",
            "团队协作",
            "沟通能力",
            "建模"
        ],
        "preferred_qualifications": "3、熟悉至少一项相关领域(如机器学习、NLP、CV等),有推荐系统、内容理解、多模态建模或相关工作经验者优先",
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    "fulltext": "多模态大模型算法工程师-国际化短视频\n职位描述\n1、参与国际化短视频产品的核心算法研发,重点负责多模态大模型的训练与优化,支撑视频推荐、本地生活服务、音乐推荐、图文理解等下游任务的实际落地,提升内容分发智能化水平;\n2、结合业务场景需求,探索视觉、文本、音频等多模态信息的融合建模与对齐机制,提升内容理解与用户意图匹配能力,推动推荐系统向更深层次的语义理解演进;\n3、应用强化学习技术解决多模态理解中的复杂建模与优化问题,包括多模态表示学习、跨模态对齐与跨语言泛化等关键挑战,持续提升线上效果;\n4、参与算法平台与模型训练体系建设,提升多模态大模型的训练效率、资源利用率与部署稳定性,加速技术成果在全球化业务中的应用落地。\n\n职位要求\n1、硕士研究生及以上学历,计算机相关专业;扎实的编程能力,良好的算法与数据结构基础;\n2、对机器学习、推荐系统或多模态模型具备浓厚兴趣,有较强的问题分析与解决能力;\n3、熟悉至少一项相关领域(如机器学习、NLP、CV等),有推荐系统、内容理解、多模态建模或相关工作经验者优先;\n4、具备良好的沟通能力与团队协作精神,乐于在全球化的技术团队中成长与挑战。\n1、参与国际化短视频产品的核心算法研发,重点负责多模态大模型的训练与优化,支撑视频推荐、本地生活服务、音乐推荐、图文理解等下游任务的实际落地,提升内容分发智能化水平;\n2、结合业务场景需求,探索视觉、文本、音频等多模态信息的融合建模与对齐机制,提升内容理解与用户意图匹配能力,推动推荐系统向更深层次的语义理解演进;\n3、应用强化学习技术解决多模态理解中的复杂建模与优化问题,包括多模态表示学习、跨模态对齐与跨语言泛化等关键挑战,持续提升线上效果;\n4、参与算法平台与模型训练体系建设,提升多模态大模型的训练效率、资源利用率与部署稳定性,加速技术成果在全球化业务中的应用落地。\n1、硕士研究生及以上学历,计算机相关专业;扎实的编程能力,良好的算法与数据结构基础;\n2、对机器学习、推荐系统或多模态模型具备浓厚兴趣,有较强的问题分析与解决能力;\n3、熟悉至少一项相关领域(如机器学习、NLP、CV等),有推荐系统、内容理解、多模态建模或相关工作经验者优先;\n4、具备良好的沟通能力与团队协作精神,乐于在全球化的技术团队中成长与挑战。",
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