生数科技
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。
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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；…
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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。
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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；…
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【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。…
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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；…
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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。
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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；…
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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。…
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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。
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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。
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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；…
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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；…
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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。
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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；…
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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！…
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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；…
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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。…
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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。…
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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。…
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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。…