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",
"job": {
"job_title": "具身多模态交互算法专家-火山引擎",
"job_level": "专家",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": "研发"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",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "计算机科学、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责具身智能场景下多模态（语音、视觉、文本、触觉等）交互算法的设计、开发与优化，重点解决多模态数据融合、语义理解、意图识别等核心问题；构建具身多模交互领域专用数据集，设计数据增强与清洗策略，支撑模型训练与迭代；\n2、深入分析用户需求与使用场景，设计自然流畅的交互逻辑（如多轮对话、情感识别及场景化服务）；与上下游团队紧密协作，明确多模态交互的产品需求与技术指标，制定算法迭代交付计划，跟进项目进度，解决开发过程中的技术难题；\n3、优化RAG技术体系（包括向量检索、ES检索及图数据库检索方案），提升语义理解与知识融合能力；了解并关注模型在云侧及端侧的工程化部署技术，优化模型结构，确保低延迟与高稳定性；\n4、持续跟踪行业动态、技术趋势，提出突破性技术方案并推动POC验证；\n5、负责多模态算法相关技术文档的撰写（包括设计文档、开发手册、测试报告等），沉淀技术资产。",
"requirements_text": "1、计算机科学、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历，5年以上AI算法开发经验，3年以上智能硬件交互领域经验；\n2、掌握多模态/语言大模型底层原理，包括模型结构差异、位置编码及并行训练算法；\n3、熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉大模型训练与优化技术（LoRA、P-Tuning、分布式训练）；\n4、主导过大模型落地项目，涵盖算法设计、数据构建及工程化部署全流程；\n5、有语音交互、计算机视觉或个性化推荐系统开发经验，熟悉汽车、家居、具身场景数据特点与隐私保护要求；\n6、较强的问题解决能力与技术文档撰写能力，能够独立分析并优化复杂算法流程。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"计算机视觉",
"算法设计",
"模型训练",
"大语言模型"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "具身多模态交互算法专家-火山引擎\n职位描述\n1、负责具身智能场景下多模态（语音、视觉、文本、触觉等）交互算法的设计、开发与优化，重点解决多模态数据融合、语义理解、意图识别等核心问题；构建具身多模交互领域专用数据集，设计数据增强与清洗策略，支撑模型训练与迭代；\n2、深入分析用户需求与使用场景，设计自然流畅的交互逻辑（如多轮对话、情感识别及场景化服务）；与上下游团队紧密协作，明确多模态交互的产品需求与技术指标，制定算法迭代交付计划，跟进项目进度，解决开发过程中的技术难题；\n3、优化RAG技术体系（包括向量检索、ES检索及图数据库检索方案），提升语义理解与知识融合能力；了解并关注模型在云侧及端侧的工程化部署技术，优化模型结构，确保低延迟与高稳定性；\n4、持续跟踪行业动态、技术趋势，提出突破性技术方案并推动POC验证；\n5、负责多模态算法相关技术文档的撰写（包括设计文档、开发手册、测试报告等），沉淀技术资产。\n\n职位要求\n1、计算机科学、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历，5年以上AI算法开发经验，3年以上智能硬件交互领域经验；\n2、掌握多模态/语言大模型底层原理，包括模型结构差异、位置编码及并行训练算法；\n3、熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉大模型训练与优化技术（LoRA、P-Tuning、分布式训练）；\n4、主导过大模型落地项目，涵盖算法设计、数据构建及工程化部署全流程；\n5、有语音交互、计算机视觉或个性化推荐系统开发经验，熟悉汽车、家居、具身场景数据特点与隐私保护要求；\n6、较强的问题解决能力与技术文档撰写能力，能够独立分析并优化复杂算法流程。\n1、负责具身智能场景下多模态（语音、视觉、文本、触觉等）交互算法的设计、开发与优化，重点解决多模态数据融合、语义理解、意图识别等核心问题；构建具身多模交互领域专用数据集，设计数据增强与清洗策略，支撑模型训练与迭代；\n2、深入分析用户需求与使用场景，设计自然流畅的交互逻辑（如多轮对话、情感识别及场景化服务）；与上下游团队紧密协作，明确多模态交互的产品需求与技术指标，制定算法迭代交付计划，跟进项目进度，解决开发过程中的技术难题；\n3、优化RAG技术体系（包括向量检索、ES检索及图数据库检索方案），提升语义理解与知识融合能力；了解并关注模型在云侧及端侧的工程化部署技术，优化模型结构，确保低延迟与高稳定性；\n4、持续跟踪行业动态、技术趋势，提出突破性技术方案并推动POC验证；\n5、负责多模态算法相关技术文档的撰写（包括设计文档、开发手册、测试报告等），沉淀技术资产。\n1、计算机科学、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历，5年以上AI算法开发经验，3年以上智能硬件交互领域经验；\n2、掌握多模态/语言大模型底层原理，包括模型结构差异、位置编码及并行训练算法；\n3、熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉大模型训练与优化技术（LoRA、P-Tuning、分布式训练）；\n4、主导过大模型落地项目，涵盖算法设计、数据构建及工程化部署全流程；\n5、有语音交互、计算机视觉或个性化推荐系统开发经验，熟悉汽车、家居、具身场景数据特点与隐私保护要求；\n6、较强的问题解决能力与技术文档撰写能力，能够独立分析并优化复杂算法流程。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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