岗位职责
- 搭建行业领先的“小说→漫剧”智能生产线，攻克三大技术堡垒： 1）多模态叙事AIGC引擎：建立文/图/视频多模态生成技术框架，实现从小说到短剧生成到智能投放到投放反哺生产的全链路闭环，重点需要设计跨模态对齐算法、提升文字指令到视觉元素的可控生成精度，包括支持角色一致性保持（Character-aware Diffusion）、分镜自动生成（Storyboard LLM）、动态运镜控制（Camera Control Net）等等； 2）场景化MLLM Post-Train：包括质量量化评估模型、生产数据/标注数据/投放数据Post-Train，最终建立短剧生成-投放效果/评测效果/工具采纳效果的反哺优化机制； 3）MLLM压缩与量化：在画质损失较少的情况下，提升推理速度和降低推理成本；
- 互动影视/游戏/广告内容生成： 1）互动影视内容生成：在Creative Writing与内容深度理解基础上，生成具备可互动性的多分支叙事剧情，并进一步利用AIGC短剧生产框架，实现互动影视的全自动生产，支持剧情分支、角色对话、场景渲染等多维度互动元素的生成与整合； 2）互动游戏内容生成：构建基于AI Coding的UGC互动小游戏生成平台，通过提示工程、任务规划和模型微调等手段，让用户仅通过自然语言即可生成完整的可交互游戏逻辑、美术资产和UI交互； 3）互动广告内容生成：开发智能互动广告技术，实现广告内容的个性化生成与实时优化，通过与IP数字人对话、选择剧情线关键走向等互动形式提升广告转化率；结合World Model/AR等技术提高交互的丰富性与沉浸性，结合用户交互反馈与强化学习（RL），优化多分支剧情偏好、互动广告转化效果与游戏交互体验。
职位要求
- 硕士及以上学位，人工智能、计算机、数学相关专业优先；
- 优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握Python（CV/NLP领域）；
- 熟悉Diffusion、LLM等大模型相关算法和技术，具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验；
- 支持AIGC大模型在底层视觉、画质、压缩等多媒体方向的探索以及落地，熟悉多模态大模型（如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理），具备跨模态表征学习研究背景。 加分项
- 有ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先；
- 有相关AIGC业务落地实习经历。
