主分类：数据工程与数据平台研发
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": "魔方工作室-视频模型数据工程师",
"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": "统计 / 计算机 / 数学 / 数据科学相关本科及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.数据策略与配比：制定预训练 / 微调 / 对齐各阶段的数据配方（domain、动作类别、画质、时长、分辨率分布），用实验驱动配比决策；\r\n2.大规模数据管线：设计并落地视频数据的采集、去重、清洗、镜头分割、质量过滤、标注与版本管理流程，保障可复现与可追溯；\r\n3.标注体系设计：定义动作/交互的标签体系（刺激-反应分类、轨迹、物件、深度等），制定标注规范与质检抽样方案，管理标注质量；\r\n4.控制信号对齐：建立 caption、轨迹、首末帧、深度/mask 等条件信号与视频帧的对齐与质检指标，量化对齐误差对生成效果的影响；\r\n5.评测与归因：构建画质、时序一致性、身份保持、控制响应等离线评测集与指标，做数据-效果归因分析，定位\"哪类数据缺失导致哪类 bad case\"；\r\n6.数据质量度量：定义并监控数据集的覆盖度、多样性、噪声率、长尾分布等指标，建立数据健康度看板。",
"requirements_text": "1.统计 / 计算机 / 数学 / 数据科学相关本科及以上；3 年以上数据科学 / 数据工程 / 机器学习数据相关经验；\r\n2.精通 Python 与数据处理生态（pandas / numpy / SQL），熟悉大规模数据处理（Spark / Ray / 分布式存储其一）；\r\n3.扎实的统计与实验设计能力：抽样、A/B、假设检验、相关性 vs 因果，能用数据讲清楚\"为什么\"；\r\n4.有处理非结构化数据（图像/视频/文本）的实际经验，理解数据质量对模型效果的影响；\r\n5.良好的可视化与沟通能力，能把复杂分析结论转化为可执行建议；严谨、可复现的工作习惯，注重数据版本与血缘管理。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"机器学习",
"沟通能力"
],
"preferred_qualifications": "1.有视频/图像数据集构建经验（去重、镜头分割、美学/质量打分、caption 生成）；\n2.熟悉生成模型评测（FID/FVD/CLIPScore、时序一致性、人评协议设计）；\n3.有标注平台 / 标注团队管理与质检体系搭建经验；\n4.熟悉视频理解模型（caption、检测、姿态/深度估计、光流）用于自动标注与过滤；\n5.有数据飞轮 / 主动学习 / 难例挖掘落地经验；\n6.有产品分析、容量规划、成本建模背景，或角色动画、游戏、3D内容数据相关背景。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2069379303518420992"
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"posting": {
"posting_id": "2069379303518420992",
"post_date": "2026-07-22",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2069379303518420992"
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"fulltext": "魔方工作室-视频模型数据工程师\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.数据策略与配比：制定预训练 / 微调 / 对齐各阶段的数据配方（domain、动作类别、画质、时长、分辨率分布），用实验驱动配比决策；\r\n2.大规模数据管线：设计并落地视频数据的采集、去重、清洗、镜头分割、质量过滤、标注与版本管理流程，保障可复现与可追溯；\r\n3.标注体系设计：定义动作/交互的标签体系（刺激-反应分类、轨迹、物件、深度等），制定标注规范与质检抽样方案，管理标注质量；\r\n4.控制信号对齐：建立 caption、轨迹、首末帧、深度/mask 等条件信号与视频帧的对齐与质检指标，量化对齐误差对生成效果的影响；\r\n5.评测与归因：构建画质、时序一致性、身份保持、控制响应等离线评测集与指标，做数据-效果归因分析，定位\"哪类数据缺失导致哪类 bad case\"；\r\n6.数据质量度量：定义并监控数据集的覆盖度、多样性、噪声率、长尾分布等指标，建立数据健康度看板。\n1.统计 / 计算机 / 数学 / 数据科学相关本科及以上；3 年以上数据科学 / 数据工程 / 机器学习数据相关经验；\r\n2.精通 Python 与数据处理生态（pandas / numpy / SQL），熟悉大规模数据处理（Spark / Ray / 分布式存储其一）；\r\n3.扎实的统计与实验设计能力：抽样、A/B、假设检验、相关性 vs 因果，能用数据讲清楚\"为什么\"；\r\n4.有处理非结构化数据（图像/视频/文本）的实际经验，理解数据质量对模型效果的影响；\r\n5.良好的可视化与沟通能力，能把复杂分析结论转化为可执行建议；严谨、可复现的工作习惯，注重数据版本与血缘管理。\n1.有视频/图像数据集构建经验（去重、镜头分割、美学/质量打分、caption 生成）；\n2.熟悉生成模型评测（FID/FVD/CLIPScore、时序一致性、人评协议设计）；\n3.有标注平台 / 标注团队管理与质检体系搭建经验；\n4.熟悉视频理解模型（caption、检测、姿态/深度估计、光流）用于自动标注与过滤；\n5.有数据飞轮 / 主动学习 / 难例挖掘落地经验；\n6.有产品分析、容量规划、成本建模背景，或角色动画、游戏、3D内容数据相关背景。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T016",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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