AI视频生成多模态评测与质检专员

影视相关专业
影视技术、摄影、音频制作、数字媒体、新媒体等相关专业；影视行业从业者，或有视频制作、剪辑、摄影、调色、分镜、音频制作经验
岗位职责:
1. 多模态理解与信息提取：同时理解文本指令与视觉参考素材，准确提取参考图中的主体特征、场景元素、风格基调，并形成评测要点。
2. 参考一致性评测：对比生成视频与参考素材，识别主体偏差、场景偏移、风格偏移，判断生成结果与参考素材的一致性等级。
3. 视觉细节质检：对人物外貌、服装、道具、场景空间关系等细节保持敏感，确保 R2V 任务中参考素材的视觉信息被精确复现；同时关注景别、运镜、光影、色彩等影视表达细节。
4. 逻辑推理与归因：理解 参考素材 + 文本指令 与 模型推理 之间的关系，判断生成内容中哪些来自参考素材、哪些来自文本指令，并定位偏差来源。
5. 按规范完成视频标注、质检、评测、复检等工作，保证准确率与效率，输出评测报告与 badcase 案例。 标准协作与反馈：参与评测标准、标注规范、样例库的优化，与算法、产品、运营等团队协作，反馈模型问题与数据质量问题。
任职要求
1.影视与美学基础：懂影视专业术语，如景别、运镜、色调风格等；理解光线、色彩等美学知识。
2. 多模态理解能力：能同时理解文本指令和视觉参考素材，准确提取主体、场景、风格等关键信息。
3. 参考一致性判断能力：能识别生成视频与参考素材之间的主体偏差、场景偏移、风格偏移。
4. 视觉细节敏感度：对人物外貌、服装、道具、场景空间关系等细节有较强识别能力，适应 R2V 对视觉信息精确复现的要求。
5. 逻辑推理能力：能理解参考素材、文本指令与模型推理之间的关系，判断内容来源并分析偏差原因。
6. 职业素养：认真仔细，责任心强，能多维度分析视频内容；对 AI 模型训练、影视 / 音频有兴趣，愿意长期从事标注 / 质检工作，能克服数据训练中的重复感，积极性高。