腾讯腾讯视频-影视AIGC高级算法研究员（视频生成/编辑方向）-(深圳)(杭州)
任职要求
1.计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历； 2.精通 Python，熟练掌握 PyTorch等深度学习框架，comfyui的使用，具备优秀的代码能力和工程实现能力； 3.具备扎实的深度学习基础，对diffusion、强化学习等AI技术有深刻的理解； 4.熟悉HunyuanVideo、wan2.2/2.5、SkyReels V2等视频生成模型，熟悉VACE、wan-animate等视频编辑模型； …
工作职责
1.负责针对影视任务（如影视后期编辑、ai视效、ai短剧等）视频生成与编辑领域核心算法的研究与开发，涵盖 Text-to-Video、Image-to-Video、Video Editing、视频理解生成统一模型、image/video relighting、3D生成等技术方向； 2.针对影视工业的高标准需求，攻克生成视频的"AI感"、时序细节一致性、画质细节等关键问题； 3.探索并落地生成内容的精细化控制方案，提升模型输出的艺术表现力与商业可用性； 4.紧跟学术界与工业界最新研究进展，快速复现并评估 SOTA 算法，结合影视业务场景进行创新性改进，推动前沿技术向生产力转化； 5.与产品、工程、内容创作团队紧密协作，将算法能力转化为实际产品功能。
一、核心技术研发 1、主导视频大模型全周期开发（预训练/微调/推理），设计高效模型架构（如Diffusion/Transformer混合结构），优化训练策略与超参数调优； 2、突破多模态对齐技术难点，开发文本/图像/视频跨模态生成算法，提升生成内容的时序连贯性与物理合理性； 3、构建分布式训练框架，实现显存优化、梯度压缩等加速技术，完成千卡级集群的高效资源调度。 二、技术战略与小组统筹 制定文生视频（Text-to-Video）技术路线图，攻克高分辨率（4K+）、长视频（>1分钟）生成等工业级难题，能够统筹算法攻坚小组，协调模型研发、工程部署与产品落地的全流程协作。 三、行业前沿洞察 跟踪全球AIGC技术趋势（如Sora、Runway ML等），保持技术领先性，制定专利与论文策略。
1、产品战略与规划： 深入洞察AIGC行业趋势、用户需求和竞争格局，负责AI图像生成模型及相关应用功能（Web & App）的中长期产品规划和迭代路线图； 2、核心功能与体验设计： 负责AI图像生成核心功能的完整生命周期，通过提升模型的可控性、表现力和易用性，系统性地优化用户创作体验，并探索与定义前沿的AI原生交互模式； 3、一体化工作流构建： 规划并推动图像与视频生成工作流的深度整合方案，打造连贯、高效的一体化创作体验，构建平台的核心竞争壁垒； 4、模型效果定义与驱动： 与算法团队紧密协作，将用户场景和产品需求，转化为清晰、可量化的模型效果评估标准。通过建立评测体系和反馈闭环，持续驱动算法模型在美学、可控性、真实感等方面的迭代精进； 5、数据驱动与用户洞察： 深度挖掘用户行为数据，结合定性/定量的用户研究和A/B测试，科学地评估产品表现，精准洞察用户核心意图与痛点，发现增长机会并驱动产品决策； 6、跨团队协同与项目管理： 作为项目核心，高效地与算法、工程、设计、运营、法务等团队沟通协作，确保产品高质量、按时交付，并达成预期的业务和数据目标。
职位描述 作为引擎客户端方向的开发工程师，你将参与构建支撑 AIGC 内容生成的底层基础设施，确保数据生成的高效性与稳定性。具体职责包括： 1. 自动化高效渲染平台开发：基于虚幻引擎开发并维护 AIGC 大规模数据合成平台。实现场景自动搭建、参数动态控制、多机分布式渲染及批量离线输出等功能，构建从场景到视频数据的高效管线； 2.渲染性能深度优化：针对大规模视频渲染需求，深入引擎底层，优化渲染管线、Lumen 及光线追踪的执行效率，平衡画质与生成速度； 3.核心需求功能扩展：基于 UE 底层模块，实现影视级自动布光、智能相机运镜、多人动作交互等高级逻辑，提升数据生成的保真度与多样性； 4.工具链与稳定性建设：为技术美术和算法人员开发高效的 API 与工具，解决高并发生产环境下的内存泄漏与引擎崩溃等稳定性难题。
1、负责大模型（包括不限于T2V、I2V、MLLM模型）评测工作和评测体系建设，包括设计制定和完善评测方案、评测指标、评测数据收集和更新、评测执行，并输出专业评测报告； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设； 5、站在用户角度，对产品、算法发提出建设性的意见，在评测参与的各个流程中以用户视角保证产品体验。