快手视频生成算法工程师-【可灵团队】

1、数据特征算法方案制定与效果优化：针对不同模态、多种类目的数据，设计自动化筛选方案；对多模态数据涉及的前沿特征算法（如物体跟踪、ID 重识别、音频分离）进行场景化效果优化。与算法工程师协作，制定数据调整与扩展策略，提升模型在真实场景中的生成能力； 2、数据 pipeline 建设：负责多模态大模型训练数据的构建与管理，参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源，设计有效的数据分布策略，支持模型持续迭代； 3、数据分布分析：对模型训练数据分布进行详细分析，识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供可视化报告及改进建议，确保训练数据覆盖目标场景并满足多样性需求，最终通过数据驱动方法优化视频生成大模型效果。

1、数据pipeline建设：负责视频生成大模型的训练数据构建与管理，参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源，设计有效的数据分布策略，支持模型的持续迭代； 2、数据分布分析：对模型训练数据分布进行详细分析，识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供数据分布的可视化报告及改进建议，确保模型训练数据覆盖目标场景和多样性需求； 3、用户数据分析：分析用户交互数据，评估视频生成效果与用户满意度，提取用户反馈中的数据优化方向。构建用户行为分析模型，探索用户需求变化并为模型优化提供参考； 4、优化模型生成效果：构建数据飞轮。通过数据驱动的方法优化视频生成大模型效果，结合A/B测试等手段验证调整效果。与算法工程师合作，制定数据调整与扩展策略，提升模型在真实场景中的生成能力。

负责可灵AI的多源数据，线上用户反馈数据采集，挖掘和分析。通过数据挖掘、统计分析和可视化工具，完善可灵AI数据闭环链路，为可灵AI的数据侧提供战略决策和业务优化提供数据支持。 1、数据pipeline构建：负责视频生成大模型的训练数据构建与管理，参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源，设计有效的数据分布策略，支持模型的持续迭代； 2、数据分布分析：对模型训练数据分布进行详细分析，识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供数据分布的可视化报告及改进建议，确保模型训练数据覆盖目标场景和多样性需求； 3、用户数据分析：分析用户交互数据，评估视频生成效果与用户满意度，提取用户反馈中的数据优化方向。构建用户行为分析模型，探索用户需求变化并为模型优化提供参考； 4、优化模型生成效果：构建数据飞轮。通过数据驱动的方法优化视频生成大模型效果，结合A/B测试等手段验证调整效果。与算法工程师合作，制定数据调整与扩展策略，提升模型在真实场景中的生成能力。

1、研发行业领先且实用的AIGC视觉生成大模型技术，包括AIGC视觉生成大模型、文生图、图生图、保ID的可控编辑、图文/视频多模态理解及生成技术落地； 2、构建完整的AIGC视觉生成系统链路，推动在快手创作/消费/搜索/商业化/AI生产工具等场景的规模应用，实现AIGC关键技术突破、极致打磨效果体验，在各业务场景创作用户价值； 3、负责AIGC技术及产品效果创新，持续打造业界的技术口碑及影响力。