得物AIGC设计专家（品牌方向）

-负责百度智能云手机&智能穿戴领域的解决方案架构设计，包括需求分析、方案设计、技术选型等，结合百度智能云产品，制定行业通用解决方案，组织技术交流，POC等，以满足客户业务需求 -需要具有一定的手机&智能穿戴行业业务认知或项目实践经验 -把握手机&智能穿戴行业发展动向及技术变革方向，包括不限于AI大模型（NLP、CV等）、云计算，云原生，大数据等，能够作为行业技术专家引导用户做技术变革 -与产品、研发、销售等部门紧密合作，推动解决方案的落地实施，确保项目按时按质完成 -持续优化现有解决方案，提升产品竞争力，关注行业动态和技术发展趋势，引入新技术、新产品以提升解决方案的创新能力 -紧跟市场需求，拉动公司内部资源，推动公司产品快速适配市场需求，解决客户使用百度智能云产品或方案过程中的技术问题 -配合销售团队，针对泛科技-手机&智能穿戴类客户在AI、云计算产品方案从行业洞察、客户需求引导、方案构建、方案沟通、对接POC，解决各方面问题，最终实现成单，从需求到成单的全链路转化；同时也包括项目制技术交流、方案引导、方案立项、POC、招投标等重要工作 -为客户提供技术咨询和培训，增强客户对百度智能云解决方案的理解和信任，建立良好的客户关系 -作为行业解决方案步道专家，协助公司举办市场活动、客户引导和品牌打造，也包括公开场合方案布道和百度技术影响力打造等

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。 职位描述： 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。

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。 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。 职位描述： 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。

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。 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。 职位描述： 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。