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腾讯视频-视频生成模型负责人-(深圳)(杭州)
腾讯视频-视频生成模型负责人-(深圳)(杭州)
发布于 6 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Aigc
Diffusion Model
Dit
Pytorch
Sora
分布式训练
大规模预训练
视频生成
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AIGC视频生成技术负责人岗，技术挑战与成长性极高，薪资有竞争力，但WLB预期不高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
9 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 91 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是腾讯视频影视AIGC方向的视频生成模型负责人，负责从零到一构建和研发具备高真实度、强可控性与长时序一致性的视频生成/编辑模型，解决影视场景的核心技术难题
你将作为技术负责人带领团队，进行长期技术路线规划与核心架构设计，并持续追踪如Sora等前沿技术，确保团队在视频生成领域保持技术领先
最低要求
计算机科学、人工智能、多媒体或相关专业硕士/博士学历
年以上算法研发经验，其中近3年深度聚焦于AIGC视频生成/编辑领域
熟练掌握Python，精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备出色的工程实现与代码优化能力
具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，对生成模型（Diffusion Model、Flow Matching、auto-regressive、VAE、Transformer等）有深入理解和丰富实战经验
熟悉视频大模型全链路研发流程，包括预训练、后训练（SFT/RLHF/DPO）、高效微调（LoRA等）及高质量数据构建
熟悉大规模分布式训练技术（如DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM等），具备千卡级及以上训练调优经验者优先
在视频生成/编辑领域有代表性工作，在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICML、SIGGRAPH等顶会发表过相关论文
具备优秀的沟通表达与跨团队协作能力，有技术引领意识和知识分享热情
对影视内容创作有热情，具备产品思维，能够从业务场景出发推动技术创新
工作职责
负责腾讯视频影视AIGC方向（涵盖影视视频模型生成、后期编辑等场景）的长期技术路线规划、核心架构设计及模型研发
主导前沿生成模型（如DiT、理解-生成统一架构等）在影视领域的研究与应用，构建具备高真实度、强可控性、长时序一致性的视频生成/编辑模型，攻克影视垂类场景的核心技术难题
作为技术负责人，带领团队持续探索创新，制定技术发展方向，把控项目进度与交付质量，推动团队整体技术能力提升
持续追踪学术界与工业界最新进展（如Sora、Veo、Kling、Runway等），评估并引入前沿技术思想，确保团队在视频生成领域保持技术领先优势
优先资格
具备千卡级及以上训练调优经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠腾讯视频庞大的内容生态与数据资源，技术落地场景明确且价值高
- 有机会与全球顶尖的研究者和工程师交流，持续追踪并实践最前沿的技术
- 需要将前沿算法与复杂的影视业务场景深度结合，对从业务中提炼技术问题的能力要求很高
- 作为负责人，除了技术攻坚，还需承担团队管理、项目协调、跨部门沟通等多重职责，工作复杂度高
- 适合在生成模型、计算机视觉领域有深厚积累（尤其是视频方向），有顶会论文发表经历，同时渴望将技术应用于实际业务、并具备团队领导潜力和较强沟通能力的算法研究者或工程师
缺点 / 挑战
- 身处AIGC最前沿的视频生成赛道，技术挑战性高，成长空间巨大
- 作为技术负责人，拥有较高的技术决策权和团队领导机会，能直接影响产品和技术方向
- 视频生成模型的技术壁垒高，研发难度大，且需要持续投入，可能面临技术探索与产品落地的压力
角色解读
- 技术专家路线：持续深耕AIGC与计算机视觉领域，成为行业顶尖的视频生成技术专家
- 技术管理路线：带领更大的技术团队，负责更复杂的业务线或平台级技术建设，向技术总监或高级技术负责人发展
- 产品技术融合路线：凭借对业务场景的深刻理解，更深入地参与产品战略决策，推动技术驱动业务创新
- 负责影视AIGC方向（视频生成、编辑）的长期技术战略制定与架构设计，确保技术路线的前瞻性
- 主导前沿生成模型（如DiT、理解-生成统一架构）的研究与落地，构建高真实度、强可控的视频生成模型，解决影视场景特有难题
- 作为技术负责人，带领算法团队进行模型研发、攻坚克难，并把控项目进度与质量，提升团队整体技术实力
- 持续跟踪全球前沿技术（如Sora、Kling），进行技术评估与引入，保持团队在业界的技术领先地位
- 深厚的生成模型理论功底与实战经验，精通Diffusion Model、Flow Matching、Transformer等模型架构
- 扎实的工程能力，精通Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），并具备大规模分布式训练（如DeepSpeed、FSDP）的调优经验
- 对视频内容生产全链路（预训练、微调、数据构建）有深刻理解，能结合影视业务特点进行模型优化
- 卓越的领导力、技术视野与沟通协作能力，能够驱动跨团队项目并激发团队创新
申请策略
- 深入研究腾讯视频的产品和技术生态，了解其在AIGC方面的现有布局和未来方向
- 准备一份清晰的技术方案或思考，阐述你将如何推进视频生成模型在影视场景的创新与落地，这将极大增加面试胜算
- 重点突出在视频生成/编辑领域的代表性研究成果，特别是顶会论文或开源项目
- 详细描述主导或深度参与过的大规模模型训练（千卡级）、预训练/微调项目，体现工程落地能力
- 用具体案例说明如何解决过复杂的技术难题，或如何带领团队攻克项目挑战
- 提及对影视内容或创意制作的理解或热情，展示业务洞察力
- 深入研究并实践最新的视频生成模型（如Sora、Kling等），保持技术敏感度
- 加强在大规模分布式训练框架（如DeepSpeed、FSDP）和高效微调技术（LoRA等）上的实战经验
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述你的项目经验和领导经历
- 在回答技术问题时，展现深度思考，结合具体的技术细节（如模型架构选择、训练策略、数据挑战）和业务价值进行阐述
- 在谈论技术规划时，平衡技术的先进性与落地的可行性，体现出战略眼光和务实精神
- 请介绍你过去在视频生成/编辑领域最核心的一个技术成果，你是如何设计技术方案并实现它的？
- 你如何看待视频生成模型在影视后期制作中的应用前景与核心挑战？
- 如果让你为腾讯视频构建下一代视频生成模型，你的技术路线图会是什么？
- 请描述一次你带领团队攻坚一个复杂技术难题的经历，你是如何管理和协调的？
- 你对Sora、Kling等最新的视频生成技术有什么看法？它们对我们有什么启发？
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
该职位作为大型科技公司内的资深技术负责人岗位，薪资待遇预计具有市场竞争力，但JD中未披露具体福利细节。
薪资信号面议 (4.5千–7.5万/月)
成长发展
95较高
该职位处于AI前沿领域（视频生成），技术挑战极高，且提供团队领导机会，能显著提升个人技术深度与广度。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈视频生成、AIGC、Diffusion Model、DiT、Flow Matching、Transformer、PyTorch、DeepSpeed、FSDP、Sora
成长机会技术路线规划、前沿技术研究与应用、带领团队持续探索创新、技术能力提升
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未明确提及工作模式、加班情况或WLB相关政策。作为前沿技术负责人岗位，通常意味着高强度的工作节奏和投入。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
投身于AIGC视频生成这一具有革新性的领域，有望直接提升数亿用户的视频内容体验，工作具有较高的社会价值感和创新意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号攻克影视垂类场景的核心技术难题、确保团队在视频生成领域保持技术领先优势
创新程度开拓性创新（行业首创）
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