模型数据策略产品实习生（可灵AI专项）

优缺点分析

角色解读

• 在AI产品或策略领域深耕，成为AIGC内容策略专家
• 向AI产品经理、数据产品经理或算法策略产品经理方向发展
• 积累对生成式AI的深刻理解后，可能转向AI相关的业务或项目管理岗位
• 为视频和图像生成AI模型设计和定制数据策略，定义模型应学习和生成的“世界观”标准
• 搭建从需求定义到交付的完整数据生产流程，确保数据质量和供应效率
• 设计智能的数据筛选逻辑，利用策略提升数据处理的自动化水平
• 深厚的影视审美与知识储备：熟悉影视史、创作动态，拥有大量阅片量和独立的影像鉴别力
• 对AIGC的深刻理解与实践：持续关注AIGC领域，能熟练使用主流视频生成模型并评价其质量
• 结构化思维与表达能力：能将感性的审美判断转化为理性的、可执行的数据策略和分类体系
• 基础数据分析能力：能从数据中发现问题，支持策略的制定与优化

申请策略

• 仔细研究快手可灵AI的产品和技术特点，在面试中展示你对该产品或其竞品的独到见解
• 准备一个简短的案例：如何为某个特定风格（如赛博朋克、水墨动画）的视频生成模型构建数据分类策略
• 突出影视相关背景：详细列出影视、编导等专业学习经历，展示阅片量和对影视作品的深度分析能力
• 展示AIGC实践：附上使用Sora、Runway、可灵等模型创作的作品集或评测报告，体现实践经验和审美判断力
• 强调结构化能力：举例说明如何将复杂问题（如影像风格）进行分类、梳理成体系，或完成过的数据分析项目
• 深入学习生成式AI技术原理，特别是视频/图像生成模型（如Diffusion Model）的基础逻辑
• 系统梳理中外影视史关键脉络和流派，建立个人知识框架，提升理论总结能力
• 练习将主观的审美评价用客观、结构化的语言描述出来，可尝试撰写影评或模型评测文章

面试指南

• 对于审美分析问题，采用“整体感知-细节拆解-理论支撑”的框架：先说总体感受，再分析构图、色彩、运镜等具体技术，最后联系电影史或美学理论
• 对于策略设计问题，采用“问题定义-数据驱动-迭代优化”的框架：明确模型当前的不足，设计数据采集/标注/筛选的具体逻辑，并考虑如何验证效果
• 对于个人经历问题，使用STAR法则：清晰描述Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）和Result（结果），突出你的结构化思维和执行力
• 请介绍一部你非常喜欢的电影/动画，并从影像角度分析它的成功之处，以及如果让AI学习它，需要关注哪些视觉元素？
• 你如何看待目前主流AI视频生成工具（如Sora、可灵）的优点和缺陷？如果你负责优化它的数据，会从哪些方面入手？
• 请描述一个你从0到1完成的项目或任务（不限于实习），你是如何定义需求、设计流程并最终交付的？
• 如何将“古典好莱坞的视觉风格”这样一个抽象概念，转化为可以用于数据筛选或分类的具体指标或标签？
• 重新观看几部具有代表性的经典电影或近期热门视觉大片，用笔记方式分析其视觉风格特点