京东
视频生成算法开发专家
视频生成算法开发专家
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
后训练
多模态生成
大模型
强化学习
步数蒸馏
算法研发
视频生成
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI技术专家岗，发展机会极佳，但工作强度可能较高，WLB一般
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
11.5万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1920 个在招 · 其中机器学习工程 18 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 570 个在招
职位详情
关于这个职位
负责多模态生成基础大模型的全链路算法研发，重点攻坚模型后训练关键环节（如强化学习、步数蒸馏），以提升生成质量与编辑能力
同时需规划中长期技术路线，预判趋势并推动团队技术能力提升与创新成果产出
最低要求
具备多模态生成模型全链路研发经验，参与过图像与视频生成模型从预训练到后训练的算法设计与调优，能系统性提升生成质量与编辑能力
拥有生成式大模型后训练调优实战经验，负责过强化学习、步数蒸馏等关键训练策略，能持续优化模型性能与生成效果
具备技术本质洞察能力，能在模型效果瓶颈与训练异常中快速定位根因，形成可验证的优化路径
能够持续跟进多模态生成与生成式AI领域前沿理论及实践，并主动引入解决实际技术挑战
以推动多模态生成技术突破与业务价值创造为己任，对生成式AI领域长期深耕，追求技术卓越
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
参与多模态生成基础大模型全链路算法研发，提升生成质量与编辑能力
攻坚模型后训练关键环节，优化强化学习与步数蒸馏等训练策略，提升模型性能
规划中长期算法技术路线，预判技术趋势并制定研发路径，确保聚焦高价值课题
沉淀技术突破与最佳实践，通过分享与培训提升团队能力，推动创新成果产出
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术迭代极快，需要持续高强度学习和研究，对创新能力和抗压能力要求极高
- 对AI前沿技术有浓厚兴趣，具备深厚算法功底和科研能力的资深工程师或研究员
缺点 / 挑战
- 处于生成式AI最前沿领域，技术挑战性强，平台资源雄厚，有利于积累顶级项目经验
角色解读
- 可向首席科学家、技术总监方向发展，或在多模态生成领域成为行业顶尖专家
- 负责多模态生成大模型的全链路算法研发，包括预训练和后训练阶段的优化
- 精通强化学习、步数蒸馏等后训练策略，具备多模态生成模型的底层原理理解和调优能力
申请策略
- 准备详细的技术方案或研究计划，展示对多模态生成技术的深刻理解和未来规划
- 突出在多模态生成、大模型后训练方面的具体项目经验和量化成果，强调技术深度和创新点
- 深入研究最新的多模态生成论文和技术动态，掌握先进的强化学习和蒸馏技术
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术难点、解决方案和最终成效
- 请详细介绍你参与过的多模态生成模型项目，特别是后训练阶段的优化策略
- 如何评估和优化强化学习在视频生成中的应用效果？
- 面对模型生成的幻觉问题，你有什么解决方案？
- 如何平衡模型生成质量和计算资源消耗？
- 复习多模态生成和大模型相关的前沿论文，准备1-2个深入的技术案例进行阐述
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的专家级岗位，薪资福利处于行业领先水平，但JD未明确提及具体福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–15.0万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦多模态生成前沿技术，提供极高的技术成长空间和行业影响力，是典型的发展性动机满足型职位。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态生成、大模型、强化学习、步数蒸馏、视频生成
成长机会规划中长期算法技术路线、提升团队能力、推动创新成果产出
业务类型profit_center
工作生活
40较低
专家级研发岗位通常工作强度较大，且JD未提及弹性工作或远程办公选项，WLB可能面临挑战。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位致力于推动多模态生成技术突破，具有显著的行业创新价值和社会影响力，能满足部分意义感动机。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号以推动多模态生成技术突破与业务价值创造为己任
创新程度开拓性创新（行业首创）
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