主分类:数据产品经理
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": "腾讯游戏-多模态数据策略产品经理-视频生成方向",
"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": "产品"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责视频生成方向多模态模型各训练阶段(PT/CT、SFT、RL)及核心训练模块(Caption、PE、Reward、质量算子等)的数据体系建设,深入理解模型能力演进路径,围绕模型能力需求规划训练数据体系,持续推动模型能力提升;\n2.深入理解模型训练流程及不同阶段的数据特点,能够结合模型能力、评测结果及业务目标拆解数据需求,设计数据获取、数据生产、数据加工、数据配比、训练交付等完整方案,并协同算法、工程、评测、数据运营等团队推进落地;\n3.建立并持续完善训练数据质量体系、生产规范、流程标准及效率指标,推动数据采集、过滤、分类、清洗、加工、精标、验收、交付及合规等全生命周期能力建设,不断提升数据质量、数据生产效率及模型迭代效率;\n4.基于模型训练效果、离线评测、线上反馈及 Bad Case 分析,定位模型能力瓶颈及本质原因,持续优化数据策略、数据结构及数据分布,建立数据驱动模型持续迭代的闭环机制;\n5.持续关注多模态模型及行业前沿技术,探索 AI 驱动的数据生产范式,包括但不限于自动化数据 Pipeline、Synthetic Data、Agent驱动数据生产等新方向,沉淀可复用的数据策略和数据生产方法论,不断提升数据生产效率及模型迭代效率。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历,计算机、AI、数据科学、统计学等相关专业优先;\n2.3年及以上产品经理相关工作经验,有 AI、大模型或数据产品经验;\n3.深入理解大模型训练流程及数据在模型训练中的作用,熟悉 PT/CT、SFT、RL 等训练阶段各自的数据目标和策略,熟悉Caption、PE、Reward、质量算子等模块的数据策略,能够独立分析模型能力问题并设计对应的数据解决方案;\n4.熟悉训练数据全生命周期管理,能够建立标准化的数据生产和交付体系,并能结合训练效果、评测数据、Bad case 等各方信息,分析模型能力瓶颈,定位数据问题,并持续推动数据策略优化;\n5.熟悉视频内容结构、镜头语言、运动表达、时空一致性、多模态 Prompt 等内容,对影视、动画、游戏、短视频等内容形态具备较好的理解能力;\n6.具备良好的跨团队协作及项目推动能力、结构化思考能力、工程理解力,能把复杂问题逻辑拆解清晰,能和算法、工程、评测、数据运营等团队进行高质量协作,共同完成项目目标;\n7.对人工智能及多模态技术发展有热情,勇于创新,学习能力强,具备较强的责任心和执行力,踏实认真;自驱力强,能在高不确定性中持续推进工作。",
"skills": [AI生成
"模型训练",
"团队协作",
"学习能力",
"动画",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.过往工作经验匹配度高,直接负责过上述训练阶段或者算法模块的数据策略,参与过模型发版和迭代,能快速开展工作;\n2.具备出色的数据敏感度,数据分析能力强,过往有数据分析、数据科学等工作经验;\n3.能将数据策略中的工作与个各种 AI 工具有机结合,有效解决过实际问题;\n4.能从产品、技术、用户、商业多个维度做综合判断。",
"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=2073970036510470144"
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"posting": {
"posting_id": "2073970036510470144",
"post_date": "2026-07-14",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2073970036510470144"
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"fulltext": "腾讯游戏-多模态数据策略产品经理-视频生成方向\n“用户为本,科技向善”,是写在每位腾讯产品人心中的一句箴言。在互联网浪潮中,大众的生活已被深刻地改变,如何为用户创造价值、创造怎样的价值,需要每位产品人花费更长时间去体会与探索。在这里,你将与同样关注细节、关注本质、关注美好的同事一道,开启你的创造性工作。\n1.负责视频生成方向多模态模型各训练阶段(PT/CT、SFT、RL)及核心训练模块(Caption、PE、Reward、质量算子等)的数据体系建设,深入理解模型能力演进路径,围绕模型能力需求规划训练数据体系,持续推动模型能力提升;\n2.深入理解模型训练流程及不同阶段的数据特点,能够结合模型能力、评测结果及业务目标拆解数据需求,设计数据获取、数据生产、数据加工、数据配比、训练交付等完整方案,并协同算法、工程、评测、数据运营等团队推进落地;\n3.建立并持续完善训练数据质量体系、生产规范、流程标准及效率指标,推动数据采集、过滤、分类、清洗、加工、精标、验收、交付及合规等全生命周期能力建设,不断提升数据质量、数据生产效率及模型迭代效率;\n4.基于模型训练效果、离线评测、线上反馈及 Bad Case 分析,定位模型能力瓶颈及本质原因,持续优化数据策略、数据结构及数据分布,建立数据驱动模型持续迭代的闭环机制;\n5.持续关注多模态模型及行业前沿技术,探索 AI 驱动的数据生产范式,包括但不限于自动化数据 Pipeline、Synthetic Data、Agent驱动数据生产等新方向,沉淀可复用的数据策略和数据生产方法论,不断提升数据生产效率及模型迭代效率。\n1.本科及以上学历,计算机、AI、数据科学、统计学等相关专业优先;\n2.3年及以上产品经理相关工作经验,有 AI、大模型或数据产品经验;\n3.深入理解大模型训练流程及数据在模型训练中的作用,熟悉 PT/CT、SFT、RL 等训练阶段各自的数据目标和策略,熟悉Caption、PE、Reward、质量算子等模块的数据策略,能够独立分析模型能力问题并设计对应的数据解决方案;\n4.熟悉训练数据全生命周期管理,能够建立标准化的数据生产和交付体系,并能结合训练效果、评测数据、Bad case 等各方信息,分析模型能力瓶颈,定位数据问题,并持续推动数据策略优化;\n5.熟悉视频内容结构、镜头语言、运动表达、时空一致性、多模态 Prompt 等内容,对影视、动画、游戏、短视频等内容形态具备较好的理解能力;\n6.具备良好的跨团队协作及项目推动能力、结构化思考能力、工程理解力,能把复杂问题逻辑拆解清晰,能和算法、工程、评测、数据运营等团队进行高质量协作,共同完成项目目标;\n7.对人工智能及多模态技术发展有热情,勇于创新,学习能力强,具备较强的责任心和执行力,踏实认真;自驱力强,能在高不确定性中持续推进工作。\n1.过往工作经验匹配度高,直接负责过上述训练阶段或者算法模块的数据策略,参与过模型发版和迭代,能快速开展工作;\n2.具备出色的数据敏感度,数据分析能力强,过往有数据分析、数据科学等工作经验;\n3.能将数据策略中的工作与个各种 AI 工具有机结合,有效解决过实际问题;\n4.能从产品、技术、用户、商业多个维度做综合判断。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM006",
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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