腾讯混元多模态美学专家
任职要求
1.本科及以上学历，设计/艺术类相关专业，3年以上AIGC/游戏/影视行业经验；主导过完整多模态项目（如3D虚拟角色、AI短视频生成）；
2.审美能力突出，对构图、色彩、风格有敏锐把控力，能够为模型或业务场景提供有创意的设计方案；
3.有人像写真/图像/3D材质生成等复杂场景实战经验，精调编辑工作流搭建经验；具备完成一套完整工作流设计的能力，精通AI类工具，设计软件；
4.对AI技术有强烈热情，擅长跨团队沟通，有带小团队经验，具备技术方案拆解与项目管理能力。工作职责
1.联合模型团队，主导设计图像、视频、3D等模态的美学标准制定，包括风格定义、色彩规范、材质设计等，确保跨模态视觉风格统一性； 2.建立模型效果验收体系，通过定量与定性多种方式，评估优化生成质量，并根据评测结果补充底模训练集，不断优化底模效果，持续提升AIGC风格质量及效率和稳定性； 3.结合业务场景（如营销、游戏等）设计多风格模型需求，推动LoRA等定制化模型训练与工程化落地； 4.关注AI绘画、数字艺术领域的前沿动态，配合模型团队，把握目标用户对 Al绘画/视频/3D等相关产品的诉求，输出风格策划执行方案，配合模型探索多模态前沿技术在各类场景中的应用，实现技术转化； 5.熟悉如ComfyUI等工作流搭建及模型工程化落地，包括但不限于图片、视频、3D；不断调优ComfyUI工作流节点及相关参数，提升最终AIGC输出效果；精通lora模型训练，支持业务目标完成多风格多类型的定制模型需求； 6.负责美术及设计团队管理，统筹分工，包括视觉设计师、3D模型师、技术美术（TA）等角色，制定任务优先级并监督执行。
1.数据特征算法：负责海量文本&多模态数据（图像，视频，音频，3D）的内容理解（如分类标签体系、embedding表征、Caption生成等），质量检测（低质识别检测、优质美学评价等），去重/聚类分析，数据合成等算法； 2.数据pipeline建设：负责数据采集、筛选清洗、标注与质量评估pipeline的建设。与模型业务团队紧密配合，充分分析挖掘数据资源，建立自动化数据处理流程与机制，支持模型持续迭代； 3.数据实验分析：对模型训练数据进行详细分析，建立科学数据实验机制，识别样本不足、质量问题、配比不均衡等潜在问题，驱动数据优化提升数据覆盖、质量、多样性需求，最终带来大模型生成效果的持续提升。
1.负责混元多模态（生图、生视频等）等平台型产品Agent建设，基于对AIGC市场洞察和对混元模型能力的理解，联动模型团队，将模型能力提炼成基础应用能力，赋能前端各类业务场景的应用； 2.深入理解前端业务在图形生成、视频生成、创意制作等领域的场景和需求，通过对前端需求的洞察，抽象提炼对基础模型的要求，牵引模型持续进行基础能力的迭代、优化。
1.负责多模态模型（生图/生视频/生3D）/策略效果送代，设计满足用户体验的理想态回复标准，并驱动数据生产和模型训练，达成体验/能力优化目标； 2.与上下游模型算法、工程技术、标注交付等团队紧密合作，输出标注需求，完成策略送代，共同推进模型效果提升和产品化目标达成； 3.负责设计和制定完善的策略评估体系，输出评测需求，与评测团队配合，通过科学的评估方式定位问题并推动优化； 4.设计多模态模型效果评估体系，推进系统化的效果反馈，质量监控，打造数据飞轮。
1.多模态驱动引擎开发,通过对文本/语音/视觉等信息，构建虚拟人表情、动作的驱动大模型； 2.设计多模态条件生成框架，实现语音、表情、镜头、肢体动作的联合优化； 3.开发多模态特征同步技术：语音-表情时序对齐、文本语义-镜头运动关联建模。