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AI美学工程师-【PE方向】

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  • 工程类

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岗位职责

  1. 创作意图解析与导演级内容展开,基于用户的简单需求,完成专业影视层面的扩展设计:故事结构、人物关系、戏剧冲突、场景与世界观、摄影/灯光/美术风格、视听节奏,将抽象需求转化为可执行的完整创作方案;
  2. AI创作工作流与PE体系设计,结合视频生成模型的能力特点,构建高质量创作工作流:Prompt 体系与创作框架设计、长视频生成策略、探索 AI 时代的导演方法论;
  3. 美学评测体系建设,从专业影视视角建立模型质量评估标准,覆盖叙事手法、导演表达、视听风格、角色塑造、情绪传达与内容完成度,并推动评测流程与数据规范落地;
  4. 模型能力建设协同,与算法、产品、数据团队协作,参与训练数据与创作样本设计、偏好数据与评测集建设、模型能力分析与缺陷定位,推动模型在叙事、导演、镜头与审美上的持续迭代。

职位要求

  1. 成熟影视创作经验(核心):具备扎实的导演思维,能独立完成剧情、人物、场景调度、镜头设计、情绪与节奏、视听语言构建; 1)拥有成熟剧情片作品的导演 / 摄影指导(DP)优先; 2)具备导演思维与镜头表达能力的编剧、摄影优先;
  2. 专业审美判断力(核心):创作能力在 AI 之上,能从编剧、导演、摄影、美术、剪辑多维度评估生成内容并给出明确优化方向,具备系统化的质量判断标准;
  3. 深刻理解电影语言:熟悉镜头语言、景别、运镜、构图、光影、色彩与视觉叙事,能准确拆解优秀作品的创作逻辑;
  4. 理论抽象与总结能力(核心):能将零散的创作实践提炼为可复用的方法论与框架,既能总结创作规律、沉淀为 Prompt 与评测标准,也能从大量生成视频中归纳出模型的共性问题与能力缺陷,形成结构化的分析结论;
  5. 理解生成式AI与视频生成模型:熟悉主流工具(GPT / Claude / Gemini / Midjourney / Flux / Runway / Kling/ Seedance /Veo /等),了解 Prompt Engineering、模型能力边界,以及视频生成模型训练与评测的基本逻辑、数据质量对能力的影响;
  6. 跨团队协作能力:能与算法、产品、设计高效协作,具备较强的分析、沟通与推动落地能力。

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