岗位职责
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据策略、评测、加工、合成。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下：
- 数据策略、标注规范与质量体系：参与制定视频生成和视频理解模型所需要的标注落地细则，涵盖镜头运动、光影、主体动作拓扑及物理规律；负责指导和制定标注规范和标准，培训供应商进行高难度的“时间轴-文本”精准对齐，确保视频画面演进与描述文本在帧率级不发生错位；制定并严格执行视频前置质量标准，对产线上的视频清洁度负绝对责任；视频资产打标调度：带领落地团队对千万级PGC/UGC视频切片进行多维标签分类（如动作类、自然风景类、特效类、长尾Bug类），确保训练集数据分布的多样性。
- 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给；
- 评测体系：多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架。
职位要求
- 硕士及以上学历，数字媒体、影视编导、影视导演、动画、计算机（视频处理方向）等相关专业优先。
- 具有大规模视频大模型标注或视频剪辑、影视库标签分类管理经验，熟悉常见视频格式、编码及动态打标工具。
- 对视频画面的物理逻辑（如重力、碰撞、水流运动是否符合常识）和镜头语言（如推拉摇移、俯仰视角）有深刻的执行层认知。
- 有AI数据相关经验，深入理解多模态大模型原理，懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。
- 有丰富的项目管理和团队管理经验，能通过精准规划项目、合理调配资源、有效把控项目进度风险、以及高效的跨组织协作能力，推动业务目标达成；能够高效指导和推动团队成员开展工作。
- 对前沿技术保持好奇心和热情，有强烈的学习意愿与创新探索精神，能够快速吸收新技术并应用于工作。
