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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:alibaba:199908540008

大模型知识运营实习生——导演方向

未披露 · 北京 · 阿里巴巴集团

主分类:AI训练数据标注与评测运营
运营
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "大模型知识运营实习生——导演方向",
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        "company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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        "responsibilities": "1. 导演知识建设:研究剧本拆解、分镜、构图、场面调度、摄影、剪辑和声音节奏,将中英文专业资料及专家经验整理为结构化知识。\n2. LLM 知识编纂:将导演知识拆解为清晰的概念、适用条件、判断原则、操作方法和案例,参与建设可检索、可复用、可追溯的 LLM 导演知识体系。\n3. 知识效果验证:设计测试案例和评测标准,分析大模型在镜头设计、分镜和视觉叙事任务中的问题,持续补充和优化知识内容。\n4. 应用案例验证:结合竖屏漫剧和 AI 视频案例,参与少量镜头设计、分镜分析及成片复盘,验证知识规则在实际任务中的有效性。\n5. 知识维护迭代:整理典型问题、错误案例和专家反馈,持续完善知识分类、内容规范和案例库。",
        "requirements_text": "1. 熟悉剧本拆解、分镜、构图、场面调度、镜头运动和剪辑节奏,能够分析镜头设计和视觉叙事,并解释创作判断。\n2. 具备较强的中英文资料研究、信息判断和结构化写作能力,能够将复杂专业知识整理为清晰规则和案例。\n3. 熟悉短剧、动态漫、竖屏内容或影视动画制作,了解镜头语言、视听节奏和画面叙事。\n4. 对大语言模型、知识库和 AI 视频创作有兴趣,愿意参与知识编纂、效果评测和内容迭代。\n5. 北京地区高校在读硕士优先,优秀本科高年级生和博士生亦可;导演、摄影、动画、数字媒体、电影学等相关专业优先。\n6. 可提供分镜、导演、摄影、动画、拉片分析、论文研究或知识整理相关作品;有短剧、动态漫或 AI 视频工具使用经验者优先。\n7. 每周可实习 5 天,连续实习不少于 3 个月。",
        "skills": [AI生成
            "摄影",
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        "preferred_qualifications": "5. 北京地区高校在读硕士优先,优秀本科高年级生和博士生亦可;导演、摄影、动画、数字媒体、电影学等相关专业优先;有短剧、动态漫或 AI 视频工具使用经验者优先",
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    "fulltext": "大模型知识运营实习生——导演方向\n大模型知识运营实习生——导演方向\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别:运营类\n招聘项目:阿里巴巴日常实习生\n工作地点:北京\n\n职位描述\n1. 导演知识建设:研究剧本拆解、分镜、构图、场面调度、摄影、剪辑和声音节奏,将中英文专业资料及专家经验整理为结构化知识。\n2. LLM 知识编纂:将导演知识拆解为清晰的概念、适用条件、判断原则、操作方法和案例,参与建设可检索、可复用、可追溯的 LLM 导演知识体系。\n3. 知识效果验证:设计测试案例和评测标准,分析大模型在镜头设计、分镜和视觉叙事任务中的问题,持续补充和优化知识内容。\n4. 应用案例验证:结合竖屏漫剧和 AI 视频案例,参与少量镜头设计、分镜分析及成片复盘,验证知识规则在实际任务中的有效性。\n5. 知识维护迭代:整理典型问题、错误案例和专家反馈,持续完善知识分类、内容规范和案例库。\n\n职位要求\n1. 熟悉剧本拆解、分镜、构图、场面调度、镜头运动和剪辑节奏,能够分析镜头设计和视觉叙事,并解释创作判断。\n2. 具备较强的中英文资料研究、信息判断和结构化写作能力,能够将复杂专业知识整理为清晰规则和案例。\n3. 熟悉短剧、动态漫、竖屏内容或影视动画制作,了解镜头语言、视听节奏和画面叙事。\n4. 对大语言模型、知识库和 AI 视频创作有兴趣,愿意参与知识编纂、效果评测和内容迭代。\n5. 北京地区高校在读硕士优先,优秀本科高年级生和博士生亦可;导演、摄影、动画、数字媒体、电影学等相关专业优先。\n6. 可提供分镜、导演、摄影、动画、拉片分析、论文研究或知识整理相关作品;有短剧、动态漫或 AI 视频工具使用经验者优先。\n7. 每周可实习 5 天,连续实习不少于 3 个月。\n\n在招业务\n千问事业部\n1. 导演知识建设:研究剧本拆解、分镜、构图、场面调度、摄影、剪辑和声音节奏,将中英文专业资料及专家经验整理为结构化知识。\n2. LLM 知识编纂:将导演知识拆解为清晰的概念、适用条件、判断原则、操作方法和案例,参与建设可检索、可复用、可追溯的 LLM 导演知识体系。\n3. 知识效果验证:设计测试案例和评测标准,分析大模型在镜头设计、分镜和视觉叙事任务中的问题,持续补充和优化知识内容。\n4. 应用案例验证:结合竖屏漫剧和 AI 视频案例,参与少量镜头设计、分镜分析及成片复盘,验证知识规则在实际任务中的有效性。\n5. 知识维护迭代:整理典型问题、错误案例和专家反馈,持续完善知识分类、内容规范和案例库。\n1. 熟悉剧本拆解、分镜、构图、场面调度、镜头运动和剪辑节奏,能够分析镜头设计和视觉叙事,并解释创作判断。\n2. 具备较强的中英文资料研究、信息判断和结构化写作能力,能够将复杂专业知识整理为清晰规则和案例。\n3. 熟悉短剧、动态漫、竖屏内容或影视动画制作,了解镜头语言、视听节奏和画面叙事。\n4. 对大语言模型、知识库和 AI 视频创作有兴趣,愿意参与知识编纂、效果评测和内容迭代。\n5. 北京地区高校在读硕士优先,优秀本科高年级生和博士生亦可;导演、摄影、动画、数字媒体、电影学等相关专业优先。\n6. 可提供分镜、导演、摄影、动画、拉片分析、论文研究或知识整理相关作品;有短剧、动态漫或 AI 视频工具使用经验者优先。\n7. 每周可实习 5 天,连续实习不少于 3 个月。",
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