腾讯视频-多模态策略产品经理

优缺点分析

角色解读

• 在AI+视频领域深耕，可向大模型数据策略专家或高级产品经理方向发展
• 积累多模态数据经验后，可转向AI产品经理（如文生视频产品方向）或AI训练数据平台产品负责人
• 也可在腾讯内部横向发展，向视频推荐、内容生态等产品方向拓展
• 制定视频大模型的数据评估标准，包括美学、叙事、制作手法等维度，并对标注结果进行质量审核与验收
• 设计并迭代标注规则体系，将业务需求转化为可执行的SOP，确保标注团队高效一致执行
• 跨团队协同，统筹标注任务分配与进度跟踪，并参与标注平台工具的产品优化
• 扎实的影视专业知识，对视频美学、艺术风格有深刻理解，能够评估视频质量
• 熟悉AI视频处理技术（如Sora, Stable Video Diffusion），了解数据标注流程和工具
• 较强的沟通协调和项目管理能力，能够与艺术创作、技术开发等不同背景团队高效合作
• 细心耐心，注重细节，具备数据分析能力以追踪标注质量趋势

申请策略

• 在简历中体现对腾讯视频或AI视频产品的兴趣与思考，展示主动了解业务
• 面试前研究腾讯视频的大模型布局，如“混元”大模型在视频方面的应用，显示知情度和热情
• 突出影视专业背景和对视频美学的理解，如相关项目经验或作品集
• 强调数据标注或AI数据处理经验，尤其是视频或多模态相关
• 展示跨团队协作和项目管理成果，用具体案例说明沟通与执行能力
• 如有大模型（Sora等）相关经验，务必单独列出
• 提前学习AI视频生成/理解的基础知识，了解主流模型（Sora, SVd等）的原理
• 熟悉数据标注流程和常用工具（如LabelStudio），可尝试练习标注任务

面试指南

• 描述评估维度时，从技术、艺术、用户感知等多方面展开，并举具体指标例子
• 回答协作问题时，使用STAR原则（情境、任务、行动、结果），突出主动沟通和流程优化
• 对于分析问题，强调数据驱动（如看badcase分布、根因分析）和闭环改进（规则迭代、培训）
• 请谈谈你对视频美学评估维度的理解，你会如何设计一个评估体系？
• 你过去是否有参与数据标注项目的经验？如何保证标注质量？
• 如何与算法团队和标注团队协作？遇到过什么冲突？如何解决？
• 你了解哪些视频生成大模型？它们之间的差异是什么？
• 如果你发现标注质量持续下降，你会如何分析并推动改进？