主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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": "大模型算法工程师（Agent方向）-剪映CapCut",
"job_level": "未披露",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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"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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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术，期望通过Agent实践革新行业效率，赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展；\n2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉COT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等前沿技术；\n3、基于通用大模型，结合剪辑垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，探索提升垂类大模型能力；\n4、探索Agent search/Coding/Intepreter/Tool Use/GUI等能力，推动相关的新技术、新产品落地。",
"requirements_text": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术，深入理解大模型相关技术栈（如RL、SFT）；\n3、在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先，尤其是Agent相关者优先；\n4、了解LLM架构，熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术，有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推动技术进步；优秀的心理素质与应变能力，面对困难勇于迎接挑战。",
"skills": [AI生成
"数据结构",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；3、在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先，尤其是Agent相关者优先；4、了解LLM架构，熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术，有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型算法工程师（Agent方向）-剪映CapCut\n职位描述\n1、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术，期望通过Agent实践革新行业效率，赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展；\n2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉COT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等前沿技术；\n3、基于通用大模型，结合剪辑垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，探索提升垂类大模型能力；\n4、探索Agent search/Coding/Intepreter/Tool Use/GUI等能力，推动相关的新技术、新产品落地。\n\n职位要求\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术，深入理解大模型相关技术栈（如RL、SFT）；\n3、在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先，尤其是Agent相关者优先；\n4、了解LLM架构，熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术，有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推动技术进步；优秀的心理素质与应变能力，面对困难勇于迎接挑战。\n1、负责视频剪辑Agent相关的研发和应用，研究多模态理解技术和Agent实践前沿技术，期望通过Agent实践革新行业效率，赋能并影响整个视频剪辑与生成生态的发展；\n2、探索研究多模态理解、多模态RAG、视觉COT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等前沿技术；\n3、基于通用大模型，结合剪辑垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，探索提升垂类大模型能力；\n4、探索Agent search/Coding/Intepreter/Tool Use/GUI等能力，推动相关的新技术、新产品落地。\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门语言，ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n2、熟悉NLP、CV、ML等相关的技术，深入理解大模型相关技术栈（如RL、SFT）；\n3、在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先，尤其是Agent相关者优先；\n4、了解LLM架构，熟悉Multi-Agent技术、Prompt/Context Engineering工程技术，有AI Agent应用经验、AIGC实操经验的优先；\n5、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力；\n6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推动技术进步；优秀的心理素质与应变能力，面对困难勇于迎接挑战。",
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