主分类:大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "光子 AI-视频生成基础模型研究员",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司,业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "AI 相关博士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.设计与迭代下一代视频生成基础架构;\n2.探索长视频生成核心技术:长上下文注意力、KV Cache 压缩、记忆机制等;\n3.研究高压缩比视频 Tokenizer,推进多分辨率、多帧率统一建模能力;\n4.主导千亿/万亿 token 级别视频预训练,定义 data mixture 与 curriculum learning 策略;\n5.探索 Scaling Law,输出科学的 scale-up 路径,持续提升模型关键能力;\n6.跟踪业界 SOTA,主导对比实验,输出技术路线决策与论文发表。",
"requirements_text": "1.AI 相关博士,有顶会一作论文;\n2.精通扩散模型与自回归生成的原理与工程实现;\n3.有视频/图像生成模型从零训练经验,精通 PyTorch 及大规模分布式训练;\n4.深度理解 Video VAE/Tokenizer 的设计取舍,3年以上相关研究经验;\n5.有视频生成或扩散模型相关方向论文;\n6.有业界核心产品研发经验或最新技术实战经验者优先;\n7.主导过端到端视频基础模型项目者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch"
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"preferred_qualifications": "6.有业界核心产品研发经验或最新技术实战经验者优先;7.主导过端到端视频基础模型项目者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "光子 AI-视频生成基础模型研究员\n渴望为世界带来新意的人,早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索,积极布局,并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新,最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.设计与迭代下一代视频生成基础架构;\n2.探索长视频生成核心技术:长上下文注意力、KV Cache 压缩、记忆机制等;\n3.研究高压缩比视频 Tokenizer,推进多分辨率、多帧率统一建模能力;\n4.主导千亿/万亿 token 级别视频预训练,定义 data mixture 与 curriculum learning 策略;\n5.探索 Scaling Law,输出科学的 scale-up 路径,持续提升模型关键能力;\n6.跟踪业界 SOTA,主导对比实验,输出技术路线决策与论文发表。\n1.AI 相关博士,有顶会一作论文;\n2.精通扩散模型与自回归生成的原理与工程实现;\n3.有视频/图像生成模型从零训练经验,精通 PyTorch 及大规模分布式训练;\n4.深度理解 Video VAE/Tokenizer 的设计取舍,3年以上相关研究经验;\n5.有视频生成或扩散模型相关方向论文;\n6.有业界核心产品研发经验或最新技术实战经验者优先;\n7.主导过端到端视频基础模型项目者优先。",
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