岗位职责
- 视频生成模型后训练（商详 / 商卡场景）： ● 面向商品详情页、商品卡片等电商视频场景，对开源视频生成模型进行后训练（SFT、偏好优化、蒸馏等），在保证画质与商品主体一致性的前提下，降低单条视频的生成成本与耗时； ● 探索推理加速与轻量化方案（如步数蒸馏、量化、缓存复用、高效采样），建立"效果-成本-时延"的权衡体系； ● 构建商详/商卡专属的训练数据与评测集（商品主体保真、文字/logo 稳定性、运镜自然度等），搭建自动化评测闭环。
- 视频创意生成（提升外投效果，如 CTR）： ● 围绕卖点提炼、脚本结构、镜头节奏、前 3 秒钩子等要素，设计并优化视频创意的自动生成方案； ● 以外投点击率（CTR）、转化等业务指标为目标，结合奖励建模与强化学习（RLHF / Agentic RL 等）优化创意生成策略，打通"生成-投放-反馈-迭代"的数据闭环； ● 设计创意质量与效果预估模型，用于离线筛选、排序候选视频，提升投放素材的命中率。
- 工程落地与前沿探索： ● 参与多 Agent 系统与工程化链路设计（任务拆解、工具调用、状态管理、自动评测），支撑视频生产的规模化运行； ● 跟踪视频生成、扩散模型、大模型与强化学习等前沿进展，探索在电商内容生产中的创新应用。
职位要求
- 计算机、人工智能、数学、自动化等相关专业本科及以上学历，硕士优先；
- 对视频生成、扩散模型、大模型与强化学习有强烈兴趣，具备较强的技术好奇心和自驱力；
- 扎实的编程与算法基础，熟悉 Python，熟练使用 PyTorch 等深度学习框架；
- 对 AIGC（视频/图像生成）、LLM、RL 中至少一个方向有实际项目或研究经历；
- 具备问题分析与拆解能力，能在复杂业务目标下推动方案落地；
- 良好的沟通协作能力，能与产品、算法、工程、运营等跨职能团队高效配合。 加分项：
- 视频生成模型后训练、扩散模型加速/蒸馏、推理优化（量化、并行、缓存）相关经验；
- 广告/电商素材生成、创意脚本生成、CTR 预估或营销效果优化相关经验；
- 多 Agent 系统、工具调用、RLHF / RLAIF / Agentic RL 相关经验；
- 大模型评测、奖励建模、数据构造、自动化实验平台建设经验；
- 发表过视频生成、多模态或强化学习相关论文，或有开源项目贡献、算法竞赛获奖经历者优先。 我们希望你： 你对AIGC与视频生成充满热情，希望让模型"能用"，更希望让模型"好用、稳定、可规模化"。在这里，你将深度参与从前沿算法研究到业务落地的完整闭环，用技术直接影响商品内容的生产效率与营销效果。
