岗位职责
- 参与视频生成大模型（AIGC Video / Text-to-Video）自动评测体系的研究与建设，探索高效、可靠的视频生成模型评价方法；
- 复现并分析各类开源视频生成评测指标与Benchmark（如 FVD、CLIP-based metrics、VBench 等），研究其适用范围与局限性；
- 探索基于 LLM / VLM 的自动评测方法（如 LLM-as-a-Judge、Vision-Language Model-based evaluation），提升自动评测与人工评价的一致性；
- 参与技术报告或论文撰写，沉淀评测方法与研究成果。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机技术、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业优先；
- 具备扎实的机器学习 / 深度学习基础，对生成模型或多模态模型有一定理解；
- 对视频生成、AIGC、多模态理解与评测方向有浓厚兴趣；
- 具备优秀的代码基础，熟练掌握至少一门编程语言：Python（优先）、C/C++、Java；
- 了解常见 AI 模型与算法基本原理，例如：Transforme、CLIP 、 CNN、GAN 、VAE、Diffusion Models 、DiT等；
- 熟悉机器学习模型评估方法与指标与模型评测与实验设计方法；
- 具备良好的数据分析能力与数据化思维，能够基于实验结果进行系统分析并输出结论；
- 有以下经验之一者优先： 1）LLM / VLM 相关研究或工程经验； 2）自动评测 / LLM-as-a-Judge 相关实践； 3）Benchmark 构建或评测体系设计经验；
- 加分项： 1）参与AIGC、大模型相关的项目研发测试经验优先，有竞品大模型评测经验优先（如通义、即梦、混元等）； 2）有顶会论文、国家或国际奖项、专利获得者、算法竞赛获奖者优先考虑； 3）有训练或微调常见CV、NLP、LLM、MLLM模型经验优先； 4）有扎实的美术素养、设计经验、视频创作影视导演编导、或者有互联网公司相关经验者优先。
