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PSIG_智能体算法工程师（J105205）
PSIG_智能体算法工程师（J105205）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Paddlepaddle
Pytorch
多模态大模型
智能体
模型调优
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿多模态技术、大厂平台、高薪潜力、工作强度可能较大
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
3.3万
比AI算法中位数低
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 1360 个在招 · 其中AI算法 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 91 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度文库与网盘的多模态大模型（文本/图像/视频/音频）研发优化，提升智能体效果
探索模型调优、数据构建及全流程训练推理，推动AI技术与业务场景融合落地
最低要求
对多模态AI应用充满热情，有志于打造体验优秀、效果卓越的AI产品
具备1年以上多模态AI技术相关经验，熟悉文/图生图、文/图生视频、图像编辑、视频编辑等方向，具备良好的实战与优化经验
熟悉大语言模型（LLM）及智能体架构，拥有相关项目实践经验
具备机器学习、深度学习、自然语言处理或计算机视觉等领域的理论背景与实践经验
熟练掌握Python编程语言，至少熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle其中一种深度学习框架
具备良好的团队协作与沟通能力，能够独立分析与解决技术问题
工作职责
负责百度文库与百度网盘相关多模态大模型（涵盖文本、图像、视频、音频）的研发与优化工作
参与提升大模型通用智能体效果，跟踪行业前沿技术，推动AI技术与实际业务场景的深度融合
探索高效的模型调优策略与高质量数据构建方法，开展大模型前瞻技术研究与趋势分析
设计、实现并优化大模型从样本构建到训练推理的全流程，提升研发效率与资源利用率
支持多模态AI技术平台化建设，推动相关创新应用的落地实践
优先资格
熟悉预训练模型的算法原理与实现细节，具备大规模模型预训练实践经验者优先
在相关顶级会议发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托百度强大的算力资源和海量数据，接触最前沿的多模态大模型技术
- 多模态技术迭代极快，需持续跟踪前沿论文并快速落地，对工程能力和算法深度要求高
- 对AI技术有强烈热情，具备扎实理论基础和一定实战经验的初级至中级算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级算法专家、AI架构师方向发展，或在多模态垂直应用领域成为技术负责人
- 专注于百度文库和网盘业务中的多模态大模型（文本、图像、视频、音频）研发与优化
- 掌握Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle），熟悉LLM架构及多模态生成技术
申请策略
- 关注百度文库和网盘的最新AI功能，思考如何结合大模型提升用户体验
- 突出多模态项目经验，特别是涉及图文/视频生成的具体成果和优化指标
- 深入理解Transformer架构在多模态中的应用，熟悉PaddlePaddle框架以适配百度生态
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术难点和你的解决方案
- 请介绍一个你参与过的多模态大模型项目，你在其中的具体贡献是什么？
- 如何处理多模态数据中的噪声和不匹配问题？
- 在大模型微调过程中，如何平衡效果与计算资源成本？
- 你对当前多模态智能体的发展趋势有什么看法？
- 复习多模态基础理论（如CLIP、Diffusion模型等），准备1-2个深入的技术案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
百度作为上市巨头，薪酬福利体系完善，薪资水平在行业内具有竞争力，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及多模态大模型和智能体等前沿技术领域，能提供极佳的技术成长空间和行业视野。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、LLM、智能体、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，JD未明确提及弹性工作制或WLB保障，可能存在一定的工作压力。
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
通过提升百度文库和网盘的用户体验，直接服务于广大用户，具有一定的社会价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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