【工作职责】 岗位职责 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； 2.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； 3.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； 4.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； 5.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"； 6.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。 【任职要求】 岗位要求 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； 2.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）； 3.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"； 4.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； 5.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。 加分项 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）； 2.熟悉生成模型评测（FID/FVD/CLIPScore、时序一致性、人评协议设计）； 3.有标注平台 / 标注团队管理与质检体系搭建经验； 4.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； 5.有数据飞轮 / 主动学习 / 难例挖掘落地经验； 6.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。