视频生成算法实习生（后训练数据）
岗位摘要
与reward model/算法团队合作，制定视频生成打分标准和标注规范；负责reward data构建，包括pairwise preference、pointwise score、bad case等数据的收集、整理和版本管理
岗位职责
- 与reward model/算法团队合作，制定视频生成打分标准和标注规范
- 负责reward data构建，包括pairwise preference、pointwise score、bad case等数据的收集、整理和版本管理
- 组织和执行人工评测流程，包括任务拆解、说明编写、人员培训、结果回收和复核质检
- 配合RM团队分析专家模型和自动评测结果，对模型输出进行人工抽检和bad case归因
- 维护benchmark和评测集，按能力维度、产品场景和失败类型持续扩充样本
- 负责评测数据质量监控，发现标注不一致、benchmark泄漏等问题并推动修正
- 根据模型评测结果、RM误判case和线上反馈，回流高价值样本以支撑RM训练和后训练
任职要求
- 熟悉diffusion/flow matching/DiT等生成模型基础
- 有较强工程实现能力和实验推进能力，能在不确定问题中快速验证想法
- 对视频内容质量有较强敏感度，能判断语义不符、人物崩坏、动作异常、镜头错误、文字错误、音画不同步等问题
- 有数据标注、内容质检、模型评测、AIGC数据运营或多媒体内容审核经验优先
- 具备较强的责任心和细致度，能长期稳定维护评测标准和数据质量
- 能够和算法、数据、产品团队高频协作，及时同步问题、风险和阶段性结论