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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
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"job_title": "多模态大模型算法工程师-Commercial AI",
"job_level": "未披露",AI生成
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"location": "上海",
"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",
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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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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、成为研究型人才，在热爱的课题方向上，探索多模态大模型领域最具挑战的长期关键问题；\n2、探索研究多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等多模态进阶能力；\n3、探索多模态深度研究、理解生成一体模型在抖音广告创意场景的落地，帮助客户提升投广效率；\n4、构建广告创意领域大模型，在保持通用能力基础上，增强非可验证/非规则化场景下的创意能力提升，提升个性化、抖音风格、故事叙述方面的能力，使得模型在广泛的创意场景对齐抖音流量的偏好，提升多样性，具备视频/图片/网页/文案生成的后验对齐能力；\n5、模型适配电商、短剧、游戏、本地生活等全行业客户多样性需求场景，以及对字节跳动信息流/搜索不同App场景的适配。",
"requirements_text": "1、具备将研究问题抽象为可验证、可迭代系统的能力，能在不确定目标下自主推进问题拆解与方案探索，在以下至少一个方向具备扎实的研究或工程基础：多模态大模型（VLM/LLM/Diffusion/视频生成等）、强化学习（PPO/GRPO/离线RL/RLHF/Agent RL）、大模型后训练（Post-training/Agentic Training/Reward Modeling）、复杂系统或Benchmark设计（评估指标、目标函数、真实反馈建模）。\n\n加分项：\n1、有广告/推荐/内容生成/搜索等真实业务经验；\n2、有创意生成（文案/图片/视频）或投放优化相关经验；\n3、有相关领域会议文章（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等）；\n4、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"文案",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：；4、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先",
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"fulltext": "多模态大模型算法工程师-Commercial AI\n职位描述\n1、成为研究型人才，在热爱的课题方向上，探索多模态大模型领域最具挑战的长期关键问题；\n2、探索研究多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等多模态进阶能力；\n3、探索多模态深度研究、理解生成一体模型在抖音广告创意场景的落地，帮助客户提升投广效率；\n4、构建广告创意领域大模型，在保持通用能力基础上，增强非可验证/非规则化场景下的创意能力提升，提升个性化、抖音风格、故事叙述方面的能力，使得模型在广泛的创意场景对齐抖音流量的偏好，提升多样性，具备视频/图片/网页/文案生成的后验对齐能力；\n5、模型适配电商、短剧、游戏、本地生活等全行业客户多样性需求场景，以及对字节跳动信息流/搜索不同App场景的适配。\n\n职位要求\n1、具备将研究问题抽象为可验证、可迭代系统的能力，能在不确定目标下自主推进问题拆解与方案探索，在以下至少一个方向具备扎实的研究或工程基础：多模态大模型（VLM/LLM/Diffusion/视频生成等）、强化学习（PPO/GRPO/离线RL/RLHF/Agent RL）、大模型后训练（Post-training/Agentic Training/Reward Modeling）、复杂系统或Benchmark设计（评估指标、目标函数、真实反馈建模）。\n\n加分项：\n1、有广告/推荐/内容生成/搜索等真实业务经验；\n2、有创意生成（文案/图片/视频）或投放优化相关经验；\n3、有相关领域会议文章（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等）；\n4、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先。\n1、成为研究型人才，在热爱的课题方向上，探索多模态大模型领域最具挑战的长期关键问题；\n2、探索研究多模态理解、强化学习、AIGC、多模态RAG、视觉CoT、多模态Agent、多模态Reward model、RL等多模态进阶能力；\n3、探索多模态深度研究、理解生成一体模型在抖音广告创意场景的落地，帮助客户提升投广效率；\n4、构建广告创意领域大模型，在保持通用能力基础上，增强非可验证/非规则化场景下的创意能力提升，提升个性化、抖音风格、故事叙述方面的能力，使得模型在广泛的创意场景对齐抖音流量的偏好，提升多样性，具备视频/图片/网页/文案生成的后验对齐能力；\n5、模型适配电商、短剧、游戏、本地生活等全行业客户多样性需求场景，以及对字节跳动信息流/搜索不同App场景的适配。\n1、具备将研究问题抽象为可验证、可迭代系统的能力，能在不确定目标下自主推进问题拆解与方案探索，在以下至少一个方向具备扎实的研究或工程基础：多模态大模型（VLM/LLM/Diffusion/视频生成等）、强化学习（PPO/GRPO/离线RL/RLHF/Agent RL）、大模型后训练（Post-training/Agentic Training/Reward Modeling）、复杂系统或Benchmark设计（评估指标、目标函数、真实反馈建模）。\n\n加分项：\n1、有广告/推荐/内容生成/搜索等真实业务经验；\n2、有创意生成（文案/图片/视频）或投放优化相关经验；\n3、有相关领域会议文章（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等）；\n4、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先。",
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