说不清条件？直接问一句 →（例：合肥的BMS要几年经验）
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1、负责出海、游戏行业的客户开发及业务对接，挖掘相关领域视频生成模型，世界模型的项目机会； 2、主动寻找大客户商机，从初步沟通到项目签约，交付，全流程跟进，对销售数字负责； 3、拓展新合作生态，包括行业ISV，渠道，集成商等多种合作伙伴，探索并推广新的合作模式，通过合作为公司业务带来可持续发展并形成行业业务创新； 4、对AI大模型保持持续关注，并了解其中的基本原理； 5、挖掘自身工作潜力，收集市场信息、竞对信息，并收集客户对产品、运营、技术的需求，推动改进。
1、竞品调研与行业动态：深耕流式实时交互视频AI模型赛道，持续跟进行业前沿技术、竞品迭代路线与产品交互方案，判断行业发展趋势，评估潜在价值和应用可行性，参与流式实时交互视频产品的需求调研、产品方案设计、PRD 撰写、上线跟进及体验迭代，方向包括但不限于基础体验调优、Agent 能力优化、增长转化、商业化探索等； 2、深入理解用户需求、业务流程和真实痛点，围绕实时交互场景，完成需求收集、问题定位、价值判断和优先级排序，推动形成可落地的产品方案； 3、协同模型、算法、后端、前端、设计、运营及业务团队，推进需求从 0 到 1 落地，跟进研发进度、产品交付质量和迭代节奏；…
1、负责全新的AI互动智能体的标准化投放增长，为最终投放效果负责； 2、根据业务产品特点、目标用户画像制定有效的产品增长策略，并确保实施效果； 3、对海外增长方式有深刻的认知和实操经验，熟悉程序化投放、内容营销、自媒体合作等方式； 4、能根据不同阶段的目标，制定符合增长目标的组合增长策略； 4、充分利用网络效应，探索AI时代更有效更具创新方法的增长方式； 5、配合其他团队，提出建设性意见，反哺产品和内容调优，撬动业务更好更快增长。
1、负责vidu开放平台的产品规划与落地，承接商业化战略需求，具备独立从0到1搭建产品体系的能力； 2、MaaS API 产品能力建设，打造面向开发者的标准化AI能力输出平台； 3、配合业务需求，跟进开放平台日常迭代，持续提升平台可用性、易用性与流程清晰度； 4、推进项目落地，把控需求优先级、项目进度，解决跨部门协同卡点，保障功能按时上线； 5、具备面向企业客户的解决方案设计能力，能够将AI Agent和MaaS API能力封装为行业解决方案，支撑销售团队完成客户交付； 6、建立业务数据指标体系，通过数据分析发现产品优化机会，衡量产品功能效果和用户体验问题，推动产品持续迭代。
1、销售目标与过程管理：协助销售总监完成年度 / 季度销售目标的制定与分解，对目标到结果的全过程负责——管理 Pipeline 与 Forecast，设定计算逻辑与口径，持续跟进进度，及时预警偏差并推动纠偏动作落地； 2、客户与商机管理：搭建并持续维护客户数据库，制定客户数据管理规则；管理从线索、商机、签约到回款的全流程，输出可执行的管理办法并推动落地；沉淀客户管理相关的销售行为准则与最佳实践； 3、数据分析与经营洞察：搭建销售业务数据看板，监控转化率、客单价、回款、人效等关键指标，定期输出经营分析报告，发现业务问题与增长机会，为管理层决策提供数据依据；…
【关于这个角色】 我们在找一个站在品牌、内容、社媒和技术交叉点上的人，一起探索一家世界模型公司的品牌应该怎么讲、内容怎么做、社媒怎么玩。 你会直接参与品牌策略的讨论和内容方向的决策：从行业趋势和用户反馈中找到内容机会，用AI工具和自动化提升效率，再和技术、产品、设计一起把想法落地。 【你会做什么】 1、社媒运营：负责 Motubrain 社交媒体矩阵的内容策划与日常运营，覆盖小红书、X等海内外平台。独立完成选题规划、内容制作及数据复盘的全流程工作；持续关注平台趋势、行业热点与用户反馈，迭代内容策略，提升各平台的内容质量、用户触达和品牌影响力。…
Java Python 需求分析 测试与质量 AI / 大模型
1、业务理解与需求分析：快速理解业务内容，分析产品需求，制定详尽的测试计划； 2、测试设计与执行：设计和编写测试用例，执行功能测试、性能测试和可靠性测试等； 3、bug管理：快速高效地执行产品测试工作，推动bug修复，确保按计划高质量交付成果，有效控制线上bug率； 4、项目参与：参与产品需求和设计评审，提供专业的测试意见，确保产品设计合理性和测试可行性； 5、独立测试：独立完成各类测试工作，包括但不限于功能测试、性能测试、可靠性测试等； 6、质量评估：对最终的产品质量和测试结果负责，并参与决定是否符合上线要求。
TypeScript React Vue 前端与客户端 AI / 大模型
1、标注工作台建设：负责视频播放器、逐帧与时间轴标注、图像标注、多标注类型切换、快捷操作和结果预览等复杂交互的设计与实现； 2、前后端功能交付：围绕任务领取、样本加载、草稿保存、提交审核、返修和验收等流程，同时完成页面、接口、数据模型与错误处理，保证功能可用且状态一致； 3、媒体交互与性能优化：处理大体积视频 / 图像的分片加载、预加载、缓存、转码状态和异常恢复，持续优化渲染性能、操作延迟和弱网络体验； 4、质量与协作能力：支持规则校验、抽检、标注一致性反馈、任务进度和效率看板；实现标注员、审核员、项目管理员等角色的清晰操作边界；…
1、针对Vidu S流式实时交互视频AI模型的开源开发者生态运营，负责开发者社区从0到1搭建、开源内容体系建设、开发者活动策划落地。打通模型开源传播、开发者赋能、社区活跃增长、生态共建全链路，通过专业化内容运营、常态化开发者活动、精细化社区运营，打造优质的AI模型开源开发者品牌，提升Vidu S模型的行业影响力与开发者生态规模； 2、开源运营策略与生态体系搭建，深入研究流式实时视频AI模型、具身智能、世界模型相关技术及行业开源生态，独立制定开源项目整体运营策略，涵盖项目版本发布规划、内容传播体系、社区增长路径、开发者生态建设方案；…
1、负责公司AI智能体（Agent）系统的整体技术架构设计与规划，构建高可用、可扩展的多智能体协作框架； 2、主导核心引擎的研发与优化，解决大模型在长上下文处理、复杂任务规划及意图识别中的关键技术难题； 3、设计标准化的工具调用接口，实现智能体与公司内部业务系统、外部API及向量数据库的深度融合； 4、建立智能体全链路监控与自动化评估体系，制定严格的权限管控与安全围栏机制，保障系统稳定运行与数据安全； 5、跟踪全球AI Agent领域的前沿技术动态，负责技术预研与验证，并指导团队沉淀通用组件库与技术文档。
1、负责全新的AI互动智能体的非标准化用户增长，为最终的增长目标负责； 2、根据业务产品特点、目标用户画像制定有效的产品增长策略，并确保实施效果； 3、对海外增长方式有深刻的认知和实操经验，熟悉内容营销、自媒体合作等方式； 4、能根据不同阶段的目标，制定符合增长目标的组合增长策略； 4、充分利用网络效应，探索AI时代更有效更具创新方法的增长方式； 5、配合其他团队，提出建设性意见，反哺产品和内容调优，撬动业务更好更快增长。
MySQL PostgreSQL Redis 后端与架构 AI / 大模型
1、核心领域服务：负责项目、任务、样本、标注结果、审核、返修和数据集等领域服务的建模、接口设计与实现，保证状态流转清晰、数据变更可追踪； 2、任务编排与异步执行：建设任务分发、批量处理、转码、质检计算和数据导出等异步能力，完善队列调度、进度追踪、失败重试和幂等机制； 3、媒体与数据交付：设计大文件存储与传输、媒体元数据、产物管理和训练集导出服务，处理高并发访问、断点续传和数据一致性问题； 4、质量与权限基础设施：为抽检、一致性分析、质量预警和效率统计提供数据服务；实现多角色权限、操作审计和敏感数据访问控制；…
1、支持销售团队面向客户介绍专业服务体系，收集、分析大客户复杂场景下的需求，推动商机进度和需求落地； 2、作为售后阶段的主要owner对接客户，深入了解客户业务场景，总结产品在客户实际场景使用的实践； 3、主动接触客户，反馈在客户使用产品过程中的核心问题并推动内部团队协作解决，共同提升产品力和服务竞争力； 4、基于公司的产品技术和服务体系，帮助客户制定IT架构规划并梳理业务流程，包括业务架构、产品应用实践、应急响应预案、重保支持等； 5、了解客户业务发展方向和基于客户的长期规划，引导产品落地； 6、擅长使用AI产品
1、承担销售业绩指标，拓展和维护渠道伙伴客户，积极推广公司的产品形成销售业绩； 2、重点拓展行业伙伴市场，在广告营销，教育及园区等行业领域拓展行业合作伙伴； 3、同步拓展和维护云厂商等Tokenhub的平台合作，通过和平台联合运营的方式扩大市场，同时对接伙伴的各条业务线协同拓客KA客户； 4、定期协同伙伴拜访最终客户，尤其需要协同CSM团队对KA客户的拜访，了解客户的业务需求和使用情况，推荐符合市场/客户的解决方案，并跟进方案的实施； 5、定期协同伙伴制定并组织执行市场活动的举报，联合市场部在行业/区域主办相应的市场推广活动，同步积极参与伙伴举报的市场活动，拓展商机；…
负责视频生成后训练相关的数据、benchmark 和人工评测体系建设： 1. 与 reward model / 算法团队合作，制定视频生成打分标准和标注规范，覆盖语义遵循、主体一致性、动态自然度、镜头语言、美感、崩坏、音画同步等维度。 2. 负责 reward data 构建，包括 pairwise preference、pointwise score、bad case、benchmark prompt / video 等数据的收集、整理和版本管理。 3. 组织和执行人工评测流程，包括标注任务拆解、评测说明编写、标注人员培训、结果回收、冲突样本复核和二次质检。…
1、负责AI视频工具的产品运营工作（global）； 2、捕捉热点与行业趋势，参与AI+热点内容的策划与运营活动； 3、对海外优质创作者进行触达、建联、维护； 4、根据用户反馈参与团队协作，能够结合专业影视知识，在工作中进行内容生产、标注。
1、协助日本市场的用户增长、运营和推广活动，提升产品在日本Al动漫制作圈的影响力； 2、协助社媒运营，包括活动策划、内容撰写、创作者沟通等； 3、协助用户运营，包括整理创作者数据，社群互动，回复日文邮件、私信，解答使用问题、收集反馈等； 4、协助日本AIGC行业研究、用户调研，提供本地化运营策略建议.
1. 独立负责会员订阅、积分充值与消耗、API 调用等业务的收入确认，梳理合同履约义务及收入确认时点，建立并持续完善收入核算政策和标准； 2. 负责境内外多主体收入结账及业财对账，确保收入、合同负债、应收账款等财务数据准确、及时、完整； 3. 协同法务及业务团队进行合同财务审核，识别收入确认、跨主体结算、渠道折扣、退款及税务合规风险，并推动解决方案落地； 4. 推动收入核算流程标准化、自动化及业财系统建设，完善数据口径、对账规则和异常监控机制，提升结账效率和财务数据质量； 5. 配合完成内外部审计、税务检查及融资尽调等工作。
1、负责视频生成数据平台建设，设计数据处理算子及 DAG 编排执行能力； 2、建设大规模数据 Pipeline 的分布式执行能力，包括任务调度、资源管理、失败恢复和断点续跑； 3、面向视频、多模态及 GPU 计算场景，优化 CPU、GPU、存储和网络之间的数据流转，提升处理吞吐和资源利用率； 4、建设平台可观测和任务管理能力，支撑大规模数据任务稳定运行和快速问题定位； 5、与算法团队深度协作，支持数据处理能力快速接入和迭代，提升训练数据生产效率。
React Vue Java 前端与客户端 AI / 大模型
我们正在寻找对 AI 产品和 AIGC 创作有热情的全栈工程师，参与多模态大模型 SaaS 创作产品的研发与迭代。 你将深入参与产品从前端创作交互、后端服务、大模型能力接入，到任务调度、内容生成、数据与商业化系统的完整技术链路，与产品、算法及设计团队协作，快速将 AI 能力转化为稳定、易用、可规模化的产品能力。 岗位职责 1、负责 AIGC SaaS 产品的全栈研发，覆盖 Web 前端、后端服务及核心业务模块，完成从产品需求到上线交付的完整闭环； 2、负责多模态大模型能力的产品化落地，参与文本、图片、视频、音频等 AI 能力的接入、编排与工程实现，持续提升生成体验与产品稳定性；…
Python Java JavaScript 测试与质量 AI / 大模型
1、负责后端 API 和前端 Web 页面相关的测试开发与质量保障工作，参与需求评审、测试方案设计、自动化脚本开发、缺陷定位和回归验证； 2、要求具备较强的代码能力、逻辑分析能力和问题排查能力，能够独立完成测试工具、自动化用例和辅助脚本开发； 3、岗位重点强调 AI 工具的使用能力，能够借助大模型提升测试设计、代码生成、缺陷分析和测试效率。
大模型 Python SQL 研发（未细分） AI / 大模型
1、评测体系建设：搭建并持续迭代音视频生成模型的效果评测体系，包括评分维度与评分细则、测试用例库、提示词集和评测数据集，保障评测结论客观、可复现； 2、行业场景评测：面向广告、电商、影视、短剧、短视频等落地场景，评估模型的指令遵循、运动质量、主体与场景一致性、物理合理性、构图与镜头语言、光影色彩、情绪表达、音画同步等能力； 3、边界用例与归因：设计复杂运动、多人交互、镜头运动、长时序一致性等边界用例，建立并维护问题归因标签体系； 4、竞品对比分析：持续跟踪 海内外竞品模型效果，开展对比测试，分析各家优势、短板及差距来源；…
1、负责视频生成模型的行业微调与后训练，包括 SFT、LoRA、DPO、GRPO、Diffusion RL 等； 2、根据客户需求分析模型能力差距，设计训练目标、数据需求和评测方案，并与数据团队协作完成数据验收； 3、构建或使用偏好数据、Reward Model 和自动评测信号，提升视频的画质、动态、可控性和稳定性； 4、探索光流、运动控制、蒸馏、少步生成和量化等专项技术，以及参考图生视频、角色定制等行业新玩法； 5、负责实验设计、效果分析、问题归因和模型版本迭代；不负责数据生产管理、推理部署和线上性能优化。
1、内容矩阵运营 负责 Vidu S 国内外官方内容矩阵运营，包括 微信公众号、视频号、小红书、B站、X、YouTube、LinkedIn 等平台。 1）围绕模型能力、Demo Case、技术解读、产品更新和行业热点，建立稳定的内容栏目与发布机制； 2）每月策划并产出核心内容，针对不同平台制定差异化选题、形式和分发策略； 3）持续跟踪阅读/播放、互动率、涨粉、官网访问和产品体验数据，按月复盘并优化内容方向。 2、模型发布与产品宣推 负责 Vidu S 系列模型及重点产品能力的发布与传播策划。 1）基于模型定位、技术能力、目标用户和核心场景，提炼核心传播命题、Message 和内容主线；…
我们正在打造 Vidu S——面向下一代实时交互体验的 AI 产品，探索实时视频生成、多模态理解、数字人、Agent 等技术如何重新定义人与 AI 的交互方式。 在这里，你将深度参与 Vidu S 从 0 到 1 的产品定义、体验设计与落地，与产品、算法、研发团队一起，把前沿模型能力转化为自然、直觉、具有沉浸感的真实产品体验，也会通过 Concept Design、交互 Demo 与新型工作流，探索 AI-native 产品真正应该是什么样。 如果你对 AI、新交互和未来产品形态充满好奇，希望自己的设计不只是优化界面，而是真正参与定义下一代人机交互体验，欢迎加入 Vidu S！…
多模态 Python JavaScript 测试与质量 AI / 大模型
1、负责 Vidu S 实时交互产品的端到端质量保障，深度参与产品需求、技术方案与架构设计，评估需求合理性、系统可测性及潜在风险，制定测试方案并推动复杂跨团队项目高质量落地； 2、围绕实时交互体验建立系统化质量评测体系，覆盖功能、性能、稳定性、兼容性、弱网、长时交互、音视频链路及模型效果等核心维度；结合线上用户行为、技术指标及问题反馈，持续发现并推动解决体验问题； 3、负责 AI 模型效果与产品体验的质量评估，针对实时视频生成、多模态理解、角色一致性、动作、语音交互等能力设计评测标准与测试 Case，并结合竞品分析、用户反馈和线上数据持续优化模型与产品表现；…
1. 从0到1搭建数据队列： 负责构建并持续优化各类人工数据处理及评测队列（如Caption质量评测队列、视频数据裁剪与筛选队列等），确保数据从需求产生到交付的流转高效、清晰、无损耗。 2. 统筹“甲乙双轨”的组织架构： 作为一级部门负责人，全面统筹内部的“需求方”与“交付方”生态： - 管理 2个“甲方”二级部门：对接算法研发团队，精准拆解模型训练（如VLM、Reward Model等）的数据与评测需求，制定数据标准。 - 管理 1个“乙方”二级部门：作为交付中枢，承接内部“甲方”需求，通过管理外部人力完成高质量的数据与评测交付。…
负责支撑百亿/千亿级 VLM 从零开始的预训练。直面万卡级集群的通信瓶颈与显存墙，深入分布式训练内核，从第一性原理出发设计并落地业界领先的并行策略与通信调度方案。 1. 分布式并行架构设计与演进：主导设计并持续优化 4D 并行（DP/PP/TP/CP）策略。深入理解并落地 DeepEP、Dual Pipe、ZeRO 等核心机制，在多机多卡环境下实现通信与计算的高度重叠，逼近集群线性加速比。 2. 集群通信效率极致优化：从拓扑亲和性与通信原语调度层面，对分布式训练中的集体通信模式进行深度调优。通过计算通信重叠、通信分组优化等手段，将集群通信效率逼近硬件带宽上限。…
负责生成式大模型后训练阶段（SFT 微调 → 偏好对齐 → 强化学习）的训练基础设施设计与优化。面对算法快速迭代与大规模探索式采样的双重挑战，构建高效、灵活、可扩展的训练框架，在算法演进与系统效率之间实现最优平衡。 1. 后训练全链路框架设计与演进：主导设计并持续迭代后训练基础设施，完整覆盖 SFT（监督微调）→ RM（奖励模型训练）/ DPO（离线偏好优化）→ PPO / GRPO / DAPO（在线强化学习） 的对齐链路。面向算法快速演进的需求，构建模块化、可插拔的框架架构，实现新算法的高效接入与快速验证。…
负责 VLM（视觉-语言模型）大规模推理服务的基础设施设计与优化。以极致吞吐与极致成本为核心目标，从服务架构到底层 Kernel 进行全栈压榨，在既定算力预算下支撑尽可能大的业务流量。 1. 推理服务架构设计与优化：主导 VLM 在线推理服务的架构设计与持续演进，深度定制 SGLang 推理框架，针对 VLM 特点（长视觉序列、Prefill/Decode 异构计算）进行系统级适配与优化。持续提升服务吞吐上限，降低单 Token 推理成本。 2. 显存管理与 KV Cache 极致压榨：针对 VLM 多图/长视频场景下 KV Cache 巨大的问题，设计高效的显存管理方案。…
1、优化视频生成大模型的推理效率，包括速度和显存占用等； 2、研发前沿的视频生成优化算法，包括full-attention和自回归路线，并推动落地产品。
1、负责 Vidu AI 商业化解决方案在华南区域的整体销售与市场拓展工作，聚焦泛互联网出海赛道，完成公司制定的区域销售业绩指标、回款指标及客户增长指标； 2、深度挖掘华南区域出海企业客户资源，重点覆盖跨境电商、海外内容平台、AIGC 应用、海外广告营销、互动娱乐等泛互联网出海企业，搭建区域核心客户体系，建立长期稳定的客户合作关系； 3、独立完成客户全流程销售工作，包括客户挖掘、需求对接、方案宣讲、产品演示、商务谈判、合同签订、落地跟进及售后维系，精准匹配客户 AI 视频生成、批量视频制作、模型接口接入等商业化需求；…
Python TypeScript React 后端与架构 AI / 大模型
1、评测平台建设：主导评测平台的全栈开发，完成评测集管理、任务配置、批量执行、结果分析和报告展示等核心功能； 2、自动化评测链路：建设自动化、可扩展、可靠的评测执行框架，科学公正地观测模型能力，提高自动评估比例并缩短评测周期； 3、系统与数据集成：与已有 AI 系统打通数据连接，构建和动态调整评测集，持续探索模型 / Agent能力边界； 4、深入分析与结果追溯：保存评测配置、输入输出、运行过程和判分依据，支持不同模型、渠道及历史版本的深入分析比较和问题定位。
1、负责海内外全品类 API 采购全流程管理，覆盖大模型、云服务、数据接口等核心品类的寻源、谈判、签约与履约，搭建并维护海内外供应商资源池，保障业务供给稳定； 2、主导 API 商务条款谈判，围绕阶梯定价、并发配额、SLA等核心规则议价，搭建分层折扣体系，通过长协签约、集中采购等方式实现持续降本； 3、独立设计POC测试方案，从响应速度、稳定性、准确率、并发能力、业务适配性等维度完成 API 效果实测与选型评估，筛选高性价比服务商； 4、负责供应商全生命周期管理，建立绩效考评体系，定期复盘服务质量、成本表现与履约能力，落地分级优化与汰换机制，实现供应体系优胜劣汰；…
Agentic Video Generation 架构设计与研发： 1. 负责多模态视频创作 Agent 系统的核心架构设计，包括 Task Planning（任务拆解与规划）、Memory（长短期记忆）、Reflection（自我反思与纠错）以及 Tool-Calling（工具链调度） 2. 建立 Agent 生成视频的多维度评价指标（画质、连贯性、故事表达、指令遵循度），并通过 Human-in-the-loop（人机协同）数据反馈持续迭代 Agent 决策模型。
1、面向音视频生成模型中的音频与声画表现，搭建评测体系，持续评估内部模型在听感、音质、声画同步与可用性上的表现，跟踪行业主流产品，输出可指导算法迭代与产品决策的结论； 2、评测基准搭建：设计并维护音视频生成模型的音频相关评测基准，重点评测：指令遵循、音质与听感、音色一致性、声画同步、混音平衡与空间感，以及情绪匹配、声音叙事表达等专业维度； 3、模型评测与行业对比：基于评测基准，开展内部模型迭代测试，并对比可灵、Seedance等主流 AIGC 产品，分析音频效果、声画一体表现、可控性、稳定性与生产可用性差异；…
1. 项目管理与交付：承接数据需求（数据生产、数据标注、评测等），完成需求拆解、排期、资源分配、进度管控、交付验收全流程；统筹管理多条并行数据任务线，制定项目计划与里程碑，主动识别风险并制定应对预案；跨团队协调算法、数据策略、外部供应商，推动卡点解决，确保项目高效落地； 2. 质量管理：深入理解算法团队需求，参与制定各类数据任务的标注规范、质检标准与验收框架，建立Badcase库与典型样例集，定期组织校准会拉齐标注员认知，持续提升数据质量，对质检数据做归因分析，推动Guideline、培训、工具、流程的持续优化；…
1、制定公司数据供应链战略，建立覆盖多模态数据类型的全球供应商生态体系； 2、主导高价值供应商的开发与深度合作，构建可持续的战略级供应商关系； 3、建立完整的供应商准入、评估、分级管理机制，打造可规模化的供应链管理体系； 4、深度理解业务数据需求，驱动数据采购从执行层向策略层升级，提升数据资产质量与获取效率； 5、建立采购全流程规范与数字化管理标准，推动供应链能力的体系化沉淀； 6、持续洞察行业数据资源动态，为公司数据战略提供前瞻性输入。
1、把质量定义成能数出来的东西：把切片、清洗、标注/caption、格式规范等各环节的质量要求，翻译成一组可计算、可复现的量化指标与判定口径（如格式合规率、重复率、时长/分辨率分布、caption缺失率等），沉淀为带明确阈值的质检规则； 2、建立分层质检体系：针对数据生产的每个环节，判断哪些质检可全自动量化（规则/正则/统计可判）、哪些必须靠人力抽检、哪些是机器初筛+人工复核，并为每一类设计对应的判定流程与判定线； 3、让人力质检变科学：为需要人工判断的环节设计科学抽样方案——根据数据量、置信水平、误差范围确定抽样量与抽样方式，输出可复现、可解释的抽检结论，而非凭感觉抽几十条下结论；…
1、进度管理：负责Caption数据生产项目全流程管理（需求拆解→排期→执行→交付），制定项目计划、里程碑及资源分配方案，主动识别风险点并制定应对预案，跨团队协调算法、数据策略、法务合规及外部供应商，对齐目标、推动卡点解决； 2、 质量管理：深入理解算法团队对Caption数据的目标与边界条件，制定标注规范与验收框架；针对Caption任务，沉淀幻觉、漏描、冗余、主体识别、动作/镜头语言描述、文风一致性等维度的判定标准；建立Badcase库与典型样例集，定期组织校准会拉齐标注员认知；对质检数据做归因分析，推动Guideline、培训、工具、流程的持续优化；…
1、评测任务交付管理：承接模型评测团队下发的评测任务，完成需求理解、任务拆解、外包团队调度、进度管控、交付验收全流程；统筹管理多批次并行评测任务，制定项目计划与里程碑，主动识别风险并制定应对预案；协调外包团队及国内标注基地完成大规模评测数据生产，保障交付质量和时效； 2、评测标准建设：基于编导/视觉/视听等专业知识，参与制定视频评测维度、质量标准与分级体系，将感性审美判断转化为可执行的结构化规则；搭建覆盖叙事结构、视觉语言、运动规律、角色一致性、文字渲染等多维度的评测体系；建立Badcase库与典型样例集，定期组织校准会拉齐评测员认知，持续提升评测一致性；…
向量检索 Python PyTorch 算法与AI AI / 大模型
1、负责构建超大规模高质量视听觉多模态中的音频数据集，建立从原始音视频抓取、多音轨分离、降噪清洗、质量评估到自动化标注的全链路工业化流水线； 2、实施支持语音识别（ASR）、方言识别、情绪分析、背景音乐（BGM）与环境音（Event）识别的专项音频数据工程，通过自动化手段生产高精度对齐、跨语种/方言、多情感色彩的配对与描述数据； 3、研发高性能音频数据处理与特征提取工具链，利用前沿语音/音频大模型与信号处理算法，实现视频中语音转写、声学特征、语义理解及大规模声纹库检索的精准解析，确保持续产出高质量训练样本；…
1、核心 VLM 训练与落地：负责 PE Model（Prompt 增强）、Caption / Recaption Model（视频重描述/密集描述）、Reward Model（质量评价与打分）等各类视频 VLM 的训练与实际落地。基于千卡级算力完成大规模 SFT、RL（DPO/PPO/RLHF 等）训练，实操提升模型在视频理解、细粒度 Caption 生成、视频 quality/alignment 评估上的效果。 2、高质量数据构建与工程化（核心重点）：负责三类 VLM 训练数据的全流程构建。针对视频 Recaption、视频质量打分、Prompt 生成等任务，结合规则清洗、VLM 打标/…
负责视频生成模型的压缩、蒸馏，重点提升生成速度、成本效率和产品可用性： 1. 负责视频 diffusion / flow 模型的步数蒸馏。 2. 设计不同训练和推理策略，对比速度、质量、稳定性和可控性。 3. 与评测团队协作，评估蒸馏模型在动态、主体一致性、文字、人物、复杂 prompt 等维度的退化和收益。 4. 支持模型交付，沉淀版本、配置、速度、成本和效果结论。
负责视频生成模型的后训练算法，基于 reward model、人工偏好和自动评测信号，提升模型在文本对齐、审美、动态、稳定性和用户满意度上的综合表现： 1. 设计视频生成后训练流程，包括 SFT、DPO、diffusion RL 等。 2. 基于多维 RM 构建训练 reward，优化文本-视频对齐、运动质量、美感、主体一致性和崩坏率。 3. 探索 reward hacking 防御、多 reward balance、online/offline preference data mixing。 4. 支持 recaption model RL，探索基于 benchmark 或 RM 的 pr…
负责视频生成模型的压缩、蒸馏，重点提升生成速度、成本效率和产品可用性： 1. 负责视频 diffusion / flow 模型的步数蒸馏。 2. 设计不同训练和推理策略，对比速度、质量、稳定性和可控性。 3. 与评测团队协作，评估蒸馏模型在动态、主体一致性、文字、人物、复杂 prompt 等维度的退化和收益。 4. 支持模型交付，沉淀版本、配置、速度、成本和效果结论。
负责视频生成 reward model、benchmark 和评测、迭代体系建设，把主观视频质量拆解成可训练、可评测、可追踪的多维信号： 1. 与数据团队合作，制定和把控视频生成打分标准。 2. 对音视频理解专家模型进行质量评估、bad case 收集和持续迭代，如ASR、说话人、音色、语种、音效、音画同步等音频专家模型，以及OCR、目标检测、动作识别、切镜点检测、镜头运动估计等视觉专家模型。 3. 训练多维 reward model，包括视觉 RM、音视频 RM、语义遵循 RM、美学 RM、崩坏判定模型等。…
1、负责 PE Model、Caption Model、Reward Model 三类 VLM 的训练与优化，基于千卡级算力进行大规模模型训练，探索 SFT、RL、Agentic RL 等训练方法，持续提升模型在视频理解、视频描述和视频质量评价等任务上的能力，训练业界 SOTA 的视频理解 VLM 和流式视频理解 VLM； 2、负责 VLM Agent 的设计与训练，探索 VLM 在复杂视频理解任务中的 Agent 化能力，包括任务规划、工具调用、多轮推理、长视频分析等，结合 Agentic RL 等方法提升模型复杂任务的自主推理与问题解决能力；…
深度学习 大模型 Python 算法与AI AI / 大模型
1、深度参与生数多模态和视频生成大模型的基础设施建设； 2、负责大规模集群中训练/推理的性能优化，整体系统稳定性、易用性、可运维能力和可观测能力的建设； 3、与算法、工程、产品团队深度协作，针对业务场景进行联合优化。
1. 需求对接与拆解：向上承接训练侧数据需求，明确数据范围、质量口径、交付时间和验收标准；拆成可执行任务，对齐优先级与排期。 2. 数据策略协同：参与数据策略讨论，把策略落成可执行说明，向下对接算子开发实现。 3. 全流程推进：覆盖从需求提出到数据交付的全流程，协调算子开发、数据策略、标注、平台与集群排产等各方；跟踪进度、暴露阻塞、推动验收与交付。