腾讯游戏-多模态数据策略产品经理-视频生成方向

优缺点分析

角色解读

• 向多模态AI产品专家发展，主导更复杂的模型数据策略与产品规划
• 可横向拓展至其他AI产品领域，如文本生成、图像生成或通用AI平台
• 晋升为产品团队负责人或AI业务线负责人，管理产品团队与业务方向
• 负责视频生成大模型的数据策略规划与执行，涵盖PT/CT、SFT、RL各训练阶段的数据体系建设
• 与算法、工程、评测团队协作，设计数据获取、生产、加工、配比到交付的完整方案，并推动落地
• 通过分析模型训练效果、离线评测和Bad Case，定位数据瓶颈，持续优化数据策略及质量体系
• 探索自动化数据Pipeline、Synthetic Data等前沿技术，提升数据生产效率与模型迭代效率
• 深入理解大模型训练流程及数据作用，熟悉PT/CT、SFT、RL等阶段的数据策略
• 掌握Caption、PE、Reward、质量算子等数据模块的设计与优化
• 具备视频内容分析能力，了解镜头语言、运动表达、多模态Prompt等
• 强大的跨团队协作能力，能高效与算法、工程、运营团队沟通

申请策略

• 关注腾讯游戏在AI视频生成方向的具体产品（如游戏动画生成），面试中可结合案例
• 了解行业最新数据生产方法（如Synthetic Data），展现对技术趋势的敏锐度
• 突出大模型或AI相关产品经验，尤其是数据策略、数据Pipeline设计的项目
• 强调对模型训练流程（SFT、RL等）的理解，并提供具体成果（如模型指标提升）
• 展示视频内容相关经历（如视频编辑、多模态数据处理）或相关作品
• 补充多模态模型基础（如CLIP、扩散模型、视频生成架构）
• 学习数据标注平台或自动化数据工具的使用，提升数据生产认知

面试指南

• 对于数据策略问题，从模型能力目标出发，拆解数据获取、加工、配比等环节，强调闭环迭代
• 对于协作问题，突出结构化思考与主动沟通，展示推动跨部门合作的具体方法
• 请谈谈你如何为一个大模型训练设计数据策略？
• 你如何评估训练数据的质量？遇到过哪些数据质量问题？如何解决？
• 视频生成模型的数据与文本模型有何不同？举例说明
• 描述一次你与算法团队协作推动AI项目的经历，遇到的最大挑战是什么？
• 你对Synthetic Data在模型训练中的应用有何看法？
• 复习大模型训练阶段（PT/SFT/RL）的数据特点，准备对应的策略案例