快手移动端产品设计师（品牌方向）-【商业化】
任职要求
1、拥有设计类相关专业本科及以上学历，具备 3 ～ 5 年的设计工作经验； 2、能够熟练运用 Figma、PS 等设计软件进行协同办公。同时，至少熟练掌握一款动效软件，如 AE； 3、将业务诉求拆解设计目标，并能够完整清晰阐述设计推导过程，对自己的项目有完整的复盘、分享能力，并有一定亮点设计和提案能力； 4、具备较好的用户体验意识和较高的审美判断能力，时刻保持对行业创新动态的关注，严谨的文件规范与排版、组件化经验； 5、熟悉短视频产品特征并对商业设计有充分的了解与热情，能够将商业目标与设计美学、用户体验进行平衡与融合。
工作职责
1、负责快手客户端内的开屏、信息流广告的互动玩法与体验设计； 2、负责快手商业话题挑战赛等品牌活动玩法的界面交互设计； 3、负责快手商业化场景大型节日热点、重点赛事、端内活动的招商MR设计； 4、撰写广告UX设计规范、搭建交互组件标准与用户体验评估规则； 5、撰写设计SOP，负责项目基础上，能够基于数据进行设计方法沉淀并完成自驱项目； 6、利用AIGC辅助设计能力，提高方案展示以及快速DEMO的相应效率。
1、负责字节跳动商业产品投放平台矩阵的UX设计工作（PC端、移动端），为广告主追求营销新可能而设计； 2、和产品一起构思创意，灵活提供界面视觉解决方案，对未来设计趋势有洞察、了解，且拥有优秀的美术功底； 3、自驱推进项目，并提供产品体验视觉方面的专业建议，主动关注功能逻辑及数据变化，及时做出方案调整； 4、分析监控流行产品设计趋势，研究分析用户体验、审美倾向并优化现有产品； 5、参与商业化交互规范、品牌定义等项目支持，具备跨平台横向视角，能提供团队专业化建议，提高团队设计力，输出专业沉淀分享。
1、负责字节跳动商业产品投放平台矩阵的UX设计工作（PC端、移动端），为广告主追求营销新可能而设计； 2、和产品一起构思方案，灵活提供体验界面解决方案，对AIGC等前沿产品交互、创新有了解，有思考沉淀； 3、自驱推进项目，并提供产品体验视觉方面的专业建议，主动关注功能逻辑及数据变化，及时做出方案调整； 4、分析监控业内产品设计趋势，研究分析用户体验、并优化现有产品，使产品体验在达到业内领先； 5、在积极完成产品需求的前提下，有交互体验、视觉设计专业标准，保障体验的一致性； 6、参与商业化交互规范、品牌定义等项目支持，具备跨平台横向视角，能提供团队专业化建议，提高团队设计力，输出专业沉淀分享。
1、负责字节跳动商业产品矩阵（抖音、今日头条、西瓜视频等）移动端品牌广告产体验设计工作，包含不限于开屏、信息流、搜索等相关方向的广告样式设计产出； 2、基于抖音特性，挖掘兼顾客户与用户需求的创新亮点方案； 3、深入理解品牌广告，能把控相关项目设计视觉调性； 4、在产品设计迭代中，自驱与各协同团队配合，从数据和客户调研挖掘需求，转化为可行设计方案并推动落地； 5、具备设计系统方法论，有专业沉淀，可以参与品牌广告规范定制，为提供团队专业化建议，输出专业沉淀。
团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍： 1）课题背景： 1、数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2）课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。