游卡SPACE文创桌游组长
任职要求
1、经验背景：
①3年以上桌游行业经验，至少1年带团队或项目管理经历；
②有桌游销售、活动策划或DM（主持人）经验者优先。
2、专业能力：
①精通各类桌游玩法与策略，熟悉国内外桌游产品趋势；
②强销售意识，能通过用户行为了解消费动机（如社交、收藏、竞技偏好）；
③具备基础数据分析能力（如销售报…工作职责
1、销售与业绩管理 ①制定并执行桌游文创区月度/季度销售计划，分解指标至团队成员，通过数据复盘优化策略。 ②深度分析桌游玩家的消费心理与偏好，提出产品组合、促销方案（如店赛、主题活动），提升转化率与客单价。 ③跟踪桌游行业趋势与竞品动态，及时调整陈列、推荐策略及库存计划。 2、团队管理与培训 ①带领3名店员完成日常运营（接待、讲解、销售、库存整理、环境维护），排班与绩效考评。 ②定期组织桌游规则培训、销售话术演练、新人带教，提升团队专业与服务能力。 3、客户体验与社群运营 ①亲自接待高价值客户或复杂咨询，解决客诉，维护客户满意度。 ②策划并落地桌游体验活动（如新品试玩、锦标赛、玩家联谊），强化社群粘性与复购。 ③联动文创、卡牌、谷子等板块打造主题消费动线，提升空间整体营收。 4、产品与内容赋能 ①精通店内桌游产品规则与背景（包括游卡旗舰产品），能演示教学并编写推荐指南。 ②反馈客户需求至采购/产品团队，提出新品引入或优化建议。
音视频生成大模型评测体系建设与演进及业务保障，负责包括但不限于视频生成大模型中音频生成模块（Audio Gen）及音视频一体化的算法效果。不仅是评测的执行者，更是评测体系的架构师，通过深度的算法归因分析，驱动音频 VAE等核心组件的算法优化和迭代。 1、音视频一体化评测体系建设： 1）音频生成与音频理解相关算法、评测方法及评测指标体系具有深入理解，熟悉常见视频与音频质量评估方法，能够结合业务场景设计合理的评测方案； 2）建立从底层算子（VAE, Latent Space）到上层生成效果的全链路评测标准； 3）定义并量化音画同步性、语义关联度、音频美学表现力等关键维度； 2、Benchmark 与方法论沉淀： 1）构建具有行业领先水平的音频生成 Benchmark，涵盖音乐、环境音、音效（SFX）及人声等； 2）沉淀主客观结合的评测方法论，包括客观指标（FAD、KL Divergence、IS、CLAP Score）与专家级主观评价量表（MOS, MUSHRA）； 3、深度诊断与归因分析：输出专业评测报告，深度分析，定位模型缺陷，如针对音频 VAE 压缩失真、音频扩散模型频谱缺失、相位扭曲等问题进行深度诊断，并给出改进建议； 4、前瞻性调研与实验：持续跟踪 AIGC 领域（如 ElevenLabs、Suno、Stable Audio等）前沿技术动态，将行业最新的模型能力和技术路线转化为可落地的评测方案； 5、评测工具与平台化驱动：参与或主导自动化评测工具与平台的开发，利用技术手段提升大规模音视频数据的评测效率，探索基于大模型的自监督评测（LLM-as-a-judge）等创新手段。
1.生成模型研发： 负责高质量图像与视频生成模型的选型、训练与调优（如Stable Diffusion、DiT、Video Generation Models），针对业务需求开发可控生成方案（ControlNet、LoRA、Adapter），实现广告素材自动化生成、商品图智能设计等。 2.多模态理解与检索： 构建高性能的多模态理解与表征模型（CLIP、BLIP、MLLM），优化跨模态检索（Text-to-Image/Video Retrieval）和内容打标能力，赋能搜索相关性提升及推荐系统的多模态召回与排序。 3.业务场景落地： 深入理解搜推广业务，设计AIGC在广告创意优化、搜索结果增强（Generative Search）、短视频内容重组等场景的应用链路；建立A/B实验体系，对AIGC生成内容的点击率（CTR）、转化率（CVR）及用户留存负责。 4.数据与系统优化： 构建大规模高质量的图文/视频训练数据集与美学评分体系；与Infra团队配合，优化生成模型的推理延迟与吞吐（如Distillation、Quantization），确保在线服务的高并发稳定性。
1. Code Agent 强化学习训练体系设计与落地 负责大规模语言模型在后训练阶段（Post-Training）面向 Code Agent 场景的核心算法研发，设计端到端的 RL 训练流程，涵盖代码生成、代码编辑、调试修复、测试驱动开发等多环节 Agent 行为的策略学习，探索在超长代码上下文与多轮工具交互场景下的训练稳定性与样本效率。 2. 代码环境交互与多步决策优化 构建真实且可扩展的代码执行沙箱环境（Sandbox），支持 Agent 与编译器、终端、测试框架、版本控制系统等工具的闭环交互；研究多步代码推理与规划算法（如 Tree-of-Thought、Monte Carlo Tree Search 在代码任务中的适配），提升模型在跨文件编辑、大型仓库级代码理解与修改、复杂 Debug 链路上的决策质量。 3. 代码奖励信号设计与奖励模型构建 设计多层次、细粒度的代码奖励信号体系，融合可执行性验证（编译通过、测试用例通过率）、代码质量评估（可读性、效率、安全性）、需求对齐度等多维度反馈；研究如何利用自动化测试生成、变异测试（Mutation Testing）、静态分析工具等构建可靠的过程奖励模型（Process Reward Model），解决代码场景中奖励稀疏、奖励欺骗（Reward Hacking）以及部分可观测性等核心难题。 4. 泛化性与迁移能力提升 研究如何通过后训练阶段的课程学习（Curriculum Learning）、跨语言/跨领域任务混合训练、元学习（Meta-Learning）等策略，提升 Code Agent 在未见编程语言、未见框架、未见任务类型上的零样本与少样本泛化能力；探索代码推理能力向通用推理（数学、逻辑、科学问题）的正向迁移路径，推动模型整体 AGI 泛化水平。 5. 数据飞轮与自我进化机制 设计 Code Agent 的自我对弈与自我改进闭环：通过 Agent 自主探索生成高质量训练轨迹（Trajectory），结合拒绝采样（Rejection Sampling）、自我验证（Self-Verification）、自我修复（Self-Repair）等机制构建可持续的数据飞轮，实现模型能力的迭代自举（Bootstrapping），减少对人工标注数据的依赖。 6. 大规模分布式训练系统与工程协同 与基础架构团队紧密协作，针对 Code Agent 训练中环境交互延迟高、轨迹长度动态变化、Action Space 复杂等特点，设计并优化异步/同步混合的大规模分布式 RL 训练架构；解决长序列代码上下文下的显存瓶颈与吞吐效率问题，实现算法创新与系统性能的高效协同。
1、产品解决方案设计 — 深入理解公司业务需求，结合 Redis、MySQL、TiDB、MongoDB 等多种存储数据库技术特点，主导设计高可用、高性能、可扩展的存储数据库产品解决方案，推动业务与技术深度融合。 2、平台研发与优化 — 牵头存储数据库 DevOps 提效工作，推动实现存储数据库资源自动化部署、智能监控、故障自愈等功能，推动团队向现代化 DevOps 文化与平台化运营转型。 3、横向项目落地 — 作为项目负责人，统筹协调跨部门资源，制定项目计划与技术方案，确保重大横向项目按时高质量完成。 4、技术研究与创新 — 跟踪存储数据库领域前沿技术动态，探索新技术在公司业务场景的应用可行性，主导技术预研与 PoC 验证，为公司技术发展提供前瞻性建议。 5、团队协作与知识共享 — 与业务部门、开发团队紧密沟通协作，提供专业的技术支持与咨询服务；组织内部技术培训与分享，提升团队整体技术水平。 1、Product Solution Design — Gain a deep understanding of business requirements and leverage Redis, MySQL, TiDB, MongoDB, and other storage technologies to lead the design of highly available, high-performance, and scalable storage/database solutions that bridge business needs with technology. 2、Platform Development & Optimization — Lead DevOps efficiency initiatives for storage and databases; drive automated deployment, intelligent monitoring, and self-healing capabilities; advance the team toward a modern DevOps culture and platform-driven operations. 3、Cross-functional Initiative Delivery — Act as project owner to coordinate cross-departmental resources, define project plans and technical approaches, and ensure major cross-functional initiatives are delivered on time and at high quality. 4、Technical Research & Innovation — Track cutting-edge developments in the storage/database space; explore new technology applicability for internal business scenarios; lead technical pre-research and PoC validation; provide forward-looking recommendations for the company's technical roadmap. 5、Collaboration & Knowledge Sharing — Work closely with business and engineering teams to provide technical support and consulting; organize internal technical training and sharing sessions to elevate team-wide technical expertise.