数据pipeline建设：负责视频生成大模型的训练数据构建与管理，参与数据筛选、标注及质量评估工作
分析和挖掘现有数据资源，设计有效的数据分布策略，支持模型的持续迭代
数据分布分析：对模型训练数据分布进行详细分析，识别数据偏差、不均衡及潜在问题
提供数据分布的可视化报告及改进建议，确保模型训练数据覆盖目标场景和多样性需求
用户数据分析：分析用户交互数据，评估视频生成效果与用户满意度，提取用户反馈中的数据优化方向
构建用户行为分析模型，探索用户需求变化并为模型优化提供参考
优化模型生成效果：构建数据飞轮
通过数据驱动的方法优化视频生成大模型效果，结合A/B测试等手段验证调整效果
与算法工程师合作，制定数据调整与扩展策略，提升模型在真实场景中的生成能力