可画
AI Visual Design Lead
AI Visual Design Lead
发布于 6 个月前基层主管/组长
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
设计与创意
团队领导
战略合作
数据标注
英语写作
视觉设计
质量保证
跨文化沟通
生成式AI
AI 估算 · 40k–70k
AI视觉设计Lead，结合AI与设计管理，热门独角兽公司高薪。
职位详情
关于这个职位
这是一个AI视觉设计主管职位，核心职责是领导和管理一支专注于AI视觉模型评估、数据标注和创意质量分析的团队
你将作为中国核心研究团队与全球内容设计团队之间的桥梁，确保开发的视觉AI模型（如图像生成、布局设计）达到全球一流的设计标准
该职位侧重于战略指导、质量把控、团队培养和跨职能协作，而非个人执行
最低要求
领导与指导经验：拥有领导创意或设计相关团队的经验，最好是在科技、AI或数字产品领域
具备指导团队成员、建立专业能力并在大规模下保持高质量标准的能力
擅长提供结构化反馈以提升工艺和一致性
设计专业知识：深刻理解视觉设计基础（构图、层次、排版、色彩、布局、创意方向）
具备评估视觉质量并指导团队达到更高标准的能力
广泛了解全球设计风格和多元文化美学
AI与数据素养：熟悉生成式AI系统、训练数据工作流程和评估方法
有与跨职能工程或研究团队合作的经验
沟通与协作：需要具备强大的书面英语沟通能力——清晰、有条理、自信
能够将设计反馈转化为技术合作伙伴的结构化输入
适应跨文化、跨时区和不同工作模式的环境
工作职责
团队领导与指导：领导和发展一支由视觉设计标注员、评估员和AI质量专家组成的团队
提供持续指导，以提升视觉判断力、一致性和标注准确性
在AI、设计基础和模型行为方面建立持续学习的文化
确保团队的工作符合全球质量期望和项目优先级
质量治理与标准所有权：维护基础视觉AI研究的视觉质量标准、美学指南和标注框架
监督反映专业设计工艺的高保真数据集的创建
建立可扩展的质量保证流程，确保跨项目和贡献者的一致性
定期审计团队产出，并在需要时实施改进或培训
核心研究（中国）的战略合作伙伴：与中国核心团队的研究人员、数据科学家和产品合作伙伴紧密合作
将视觉质量问题转化为工程师可操作的、结构化的见解
根据模型开发时间表和研究目标确定反馈循环的优先级
帮助核心研究团队理解全球用户需求、品牌期望和设计细节
全球协作与沟通：作为中国团队与全球内容设计和AI领导层之间的主要沟通桥梁
用英语制作清晰、简洁的书面报告、见解和提案
与国际利益相关者就模型质量定义、标注要求和研究方向达成一致
在全球关于视觉模型评估、数据集战略和创意AI卓越性的讨论中代表中国团队
流程改进与运营卓越：识别机会以简化标注、评分和评估工作流程
与工具构建者合作，改进内部标注和数据质量平台
引入项目规划、容量管理和知识共享的最佳实践
衡量团队影响力并向高级领导层汇报进展
对AI模型开发的战略影响：在基础模型开发中倡导以设计为中心的优先级
为未来的研究规划揭示新兴趋势、视觉模式和边缘案例
与全球设计领导者合作，定义对可画而言“世界领先的视觉AI”应该是什么样子
确保新模型能力与预期的创意行为和用户价值保持一致
优先资格
有在矩阵式环境中与全球团队协调的经验
具备设计和创意质量保证（QA）的背景
了解标注工具生态系统或机器学习数据管道
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台与前沿性：加入Canva这样的全球知名设计平台，直接参与塑造下一代视觉AI模型，处于AI与创意交叉领域的最前沿
- 技能复合性：职位要求设计、AI、管理和沟通的多重技能，是培养T型人才的绝佳机会，职业护城河较宽
- 全球视野：作为连接中国与全球团队的桥梁，能深度参与国际化项目，积累宝贵的跨文化协作经验和人脉网络
- 沟通与协调复杂度高：需要频繁跨越时区、文化和语言进行沟通，对沟通效率和清晰度要求极高，工作节奏可能受全球会议影响
- 团队管理与专业深度：作为管理者，需在保持自身设计专业深度的同时，投入大量精力进行团队培养和流程建设
- 适合那些对AI驱动创意充满热情，不仅拥有扎实的视觉设计功底，还具备系统化思维、乐于指导他人，并渴望在全球化平台上发挥战略影响力的资深设计师或设计管理者
缺点 / 挑战
- 平衡艺术与标准：需要在主观的“设计美感”与客观的“模型评估标准”之间找到平衡，并建立可量化的质量体系，挑战较大
角色解读
- 专业路径：可以从视觉设计专家，成长为AI+设计交叉领域的专家，未来可向更资深的创意AI总监或首席设计师方向发展
- 管理路径：在成功领导此团队后，有机会管理更大规模、更复杂的跨地域设计或AI质量团队，或转向产品管理方向，负责AI创意产品的整体策略
- 领导和管理一支专注于AI视觉模型数据标注、质量评估和创意分析的团队，负责团队成员的指导、培养和绩效提升
- 建立和维护视觉AI模型的质量标准与评估框架，确保训练数据集和模型输出符合全球一流的设计工艺和美学要求
- 作为中国研究团队与全球内容设计、AI领导层之间的核心桥梁，负责跨时区、跨文化的战略沟通、项目对齐和需求传递
- 核心是视觉设计专业能力与团队管理能力的结合，需要深刻理解设计原理，并能指导他人提升设计判断和标注质量
- 必须具备AI和数据素养，理解生成式AI的工作流程、模型评估方法，并能与工程师、研究员进行有效协作
- 卓越的沟通能力，尤其是书面英语能力，用于撰写报告、协调全球团队，以及将设计语言转化为技术需求
申请策略
- 深入研究Canva的产品和AI功能：在申请前，亲自体验Canva的AI工具，思考其视觉输出的优缺点，面试时能提出有见地的看法将大大加分
- 准备体现“教练”思维的案例：提前准备好你如何指导初级设计师、建立团队学习文化或设计质量标准的成功故事
- 突出团队领导经验：详细描述你领导设计或创意团队（尤其是与AI、数据相关）的规模、职责和取得的成果，如质量提升、流程优化等
- 展示设计专业与AI的结合点：列举你参与过的与AI模型训练、数据标注、视觉质量评估相关的项目，说明你的具体贡献和设计决策如何影响了最终结果
- 证明跨文化沟通能力：提供用英语进行有效书面沟通的实例，如撰写过的全球项目报告、规范文档，或与海外团队成功协作的经历
- 补充AI基础知识：如果对生成式AI的技术细节了解不深，可以学习相关课程，了解模型训练、评估指标（如FID, CLIP Score）和数据流水线的基本概念
- 提升结构化表达：练习将复杂的设计反馈或质量问题，整理成清晰、有逻辑、可执行的文档或演示文稿，这是桥梁角色的关键能力
面试指南
- STAR法则：针对行为类问题（如案例分享），使用情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)的结构来组织答案，确保逻辑清晰、结果量化
- 体现桥梁思维：在回答涉及冲突或协作的问题时，强调理解双方立场、寻找共同目标、通过结构化沟通和建立流程来解决问题
- 结合专业与战略：在回答专业或趋势类问题时，不仅展示你的设计知识，更要将其与业务目标、团队管理和AI技术发展联系起来
- 请分享一个你领导团队提升视觉设计质量或标注准确性的具体案例，你遇到了什么挑战，是如何解决的？
- 当中国团队的设计审美偏好与全球标准出现分歧时，你会如何处理并达成共识？
- 你如何评估一个AI生成的图像或设计布局的质量？你会建立哪些具体的评估维度和标准？
- 请描述一次你通过书面报告（尤其是英文）成功说服技术团队或上级采纳你设计建议的经历
- 你对未来1-2年AI在视觉设计领域的发展趋势有何看法？这对我们这个职位的工作可能带来哪些变化？
职位点评
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