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-豆包手机助手",
"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
},
"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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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士学位及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责豆包手机助手上图像和视频生成算法开发,如Diffusion Models、VAE、Autoregressive Models等,解决生成质量、多样性、可控性、采样效率、可编辑、保ID等问题;\n2、熟悉AI大模型的架构设计、训练数据构建、Pretrain和Post-Train(SFT、RL),提升大模型在业务场景效果,推动算法在豆包手机等AI硬件场景的产品化落地。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上,计算机、数学、通信等相关专业;\n2、扎实的编程功底和机器学习算法基础,对新技术有热情,有想法且动手能力强;\n3、有大模型(VLM、Diffusion)实际研发经验,在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ICLR等会议上发表论文者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3、有大模型(VLM、Diffusion)实际研发经验,在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ICLR等会议上发表论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7596905097186461957/detail"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AIGC算法工程师-豆包手机助手\n职位描述\n1、负责豆包手机助手上图像和视频生成算法开发,如Diffusion Models、VAE、Autoregressive Models等,解决生成质量、多样性、可控性、采样效率、可编辑、保ID等问题;\n2、熟悉AI大模型的架构设计、训练数据构建、Pretrain和Post-Train(SFT、RL),提升大模型在业务场景效果,推动算法在豆包手机等AI硬件场景的产品化落地。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上,计算机、数学、通信等相关专业;\n2、扎实的编程功底和机器学习算法基础,对新技术有热情,有想法且动手能力强;\n3、有大模型(VLM、Diffusion)实际研发经验,在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ICLR等会议上发表论文者优先。\n1、负责豆包手机助手上图像和视频生成算法开发,如Diffusion Models、VAE、Autoregressive Models等,解决生成质量、多样性、可控性、采样效率、可编辑、保ID等问题;\n2、熟悉AI大模型的架构设计、训练数据构建、Pretrain和Post-Train(SFT、RL),提升大模型在业务场景效果,推动算法在豆包手机等AI硬件场景的产品化落地。\n1、硕士学位及以上,计算机、数学、通信等相关专业;\n2、扎实的编程功底和机器学习算法基础,对新技术有热情,有想法且动手能力强;\n3、有大模型(VLM、Diffusion)实际研发经验,在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ICLR等会议上发表论文者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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