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        "requirements_text": "智能家居\n一、岗位定位（请认真阅读浏览，无责工资1W起，要求比较⾼，能达标的联系我过来⾯试）\n1.公司核⼼技术岗、AI战略负责人：专为女装电商业务搭建「AI素材⽣产体系、AI视觉标准化体系、AI运营提效体系」，不做通用AI研发，只做女装电商商业化落地AI架构。\n2区别普通AI算法工程师：不做论文、不做模型训练自研，专注模型选型、Prompt架构、工作流搭建、批量自动化、商业转化落地。\n3服务业务：女装淘宝/抖音店铺、短视频带货、图文主图、详情页、模特素材、直播素材、千川投流素材。\n二、岗位职责\n1、搭建【女装专属AI视觉生产架构】\n• 建立统一的女装模特体系、风格体系、构图体系、光影体系\n• 标准化固定：模特年龄、身材、脸型、穿搭质感、显瘦比例、高级气质风\n• 搭建可复用的高阶Prompt模板库（主图、详情、场景图、氛围感大片）\n• 实现：换衣不换人、换人不改风格、批量统一质感\n2、AI批量自动化工作流搭建\n• 搭建AI批量生图流程：一键批量裂变主图、场景图、穿搭图\n• 搭建图生图精准复刻体系：保留衣服纹理、版型、细节，只换场景/姿势/构图\n• 建立素材质检机制：解决畸形、走形、面料失真、脸部崩坏、比例失调问题\n3、AI商业化效果优化（核心KPI）\n• 所有AI产出不以好看为标准，以点击率、转化率、千川消耗稳定性为标准\n• 针对女装高转化视觉：显瘦、显高、高级感、垂坠感、版型立体，做AI定向优化\n• 迭代爆款素材AI模型风格，持续拉高自然流量点击率、投流通过率\n4、团队AI工具培训与SOP标准化\n• 输出公司内部《女装AI生图SOP手册》\n• 统一设计、剪辑、运营的AI使用规范\n• 让全员可复制、量产高质量电商素材\n5、AI工具生态选型与架构迭代\n• 负责豆包、SD、MJ、即梦、各类插件、垫图工具、工作流的最优组合选型\n• 持续跟进最新AI生图技术、人像修复、高清重构、动作骨骼控制技术\n• 搭建公司私有AI素材库、风格库、模版库、负面词库\n三、任职要求（精准细则）\n1、核心硬性能力（必须具备）\n1. 精通电商女装视觉逻辑：懂主图点击率、懂女装版型呈现、懂显瘦显高视觉原理\n2. 精通AI生图架构逻辑：分层Prompt架构、风格锁死、人物锁脸、服装细节锁纹\n3. 熟练掌握图生图、垫图、骨骼控制、姿势固定、人脸固定、细节复刻\n4. 能独立搭建女装专属固定模特IP体系（统一脸、统一气质、统一身材）\n5. 具备批量量产能力：一次出20–50张高可用电商主图，废图率低于10%\n2、技术能力细则\n• 熟练Seedream、SD、Flux等主流模型优缺点，可根据女装业务精准选型\n• 精通正向词、反向词、权重词、构图参数、光影参数、画质参数体系\n• 精通Lora模型筛选、穿搭Lora、女装质感Lora适配\n• 熟练高清修复、细节重绘、局部重绘、衣服瑕疵修复\n• 能解决行业通病：AI衣服扭曲、面料模糊、纽扣错乱、褶皱假、比例怪\n3、业务理解能力（关键加分项）\n• 懂抖音/淘宝女装电商逻辑：爆款图特征、付费投流素材审核规则\n• 懂女装风格：气质风、通勤风、轻奢风、韩系松弛感、高级极简风\n• 懂用户审美：知道什么样的图高点击、高停留、高转化\n4、经验要求\n• 有电商AI视觉落地经验优先，有女装赛道经验优先\n• 有搭建过AI素材体系、Prompt库、SOP体系经验优先\n• 不需要深度学习算法研发经验，重落地、重商业效果、重标准化\n5、综合素质\n• 极强的标准化思维：能把“凭感觉作图”变成“公式化产出”\n• 有复盘迭代能力：持续优化点击率、通过率、可用率\n• 稳定、细致、对画面细节极度敏感\n四、岗位核心产出（KPI）\n1. 搭建完成公司女装AI视觉标准化体系（风格统一、模特统一、质感统一）\n2. 建立可复用高阶Prompt库≥500套\n3. AI素材可用率≥90%，废图率＜10%\n4. AI替代70%以上外拍、模特、修图成本\n5. 持续迭代爆款AI素材，带动店铺点击率提升\n五、薪资福利参考\n• 薪资区间：无责底薪10k-40k（根据落地能力可上浮）\n• 全职核心技术岗、团队核心成员\n• 参与公司AI商业化战略分红\n• 无需加班、技术主导、独立负责AI体系搭建\n六、岗位优势（区别普通美工/AI专员）\n1. 不是作图员，是架构师：负责体系、标准、流程、模板，不重复苦力\n2. 赛道专一：只做女装电商，垂直深耕、高价值、高稀缺\n3. 直接对接老板，独立决策AI工具选型与体系迭代\n4. 未来可成长为：电商AI技术负责人、AI视觉总监\n七、优先录取条件\n1. 做过女装AI模特固定IP、批量主图量产案例\n2. 懂千川投流素材规则、风控、高转化画面逻辑\n3. 有成熟Prompt架构经验、懂模型底层差异",
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