AI工程师（视频制作工具方向）

岗位职责

1. 负责广告视频 AI 生产能力的技术架构与核心研发 围绕短剧混剪、高光剪辑、爆款裂变、AI 数字人口播、Hook 前贴、广告视频批量生产、优质素材衍生等场景，建设可用于真实广告业务的视频生成与加工能力。
2. 建设多模型接入与生成能力层 对接并持续评估 Seedance、Kling、Veo、Sora、Runway 等主流视频模型，以及图像、语音、LLM、多模态理解等相关能力；完成模型调用封装、Prompt/生成参数调优、版本管理、异常处理和能力抽象，避免业务流程与单一模型强绑定。
3. 建设规模化素材生产工作流 将“素材输入 → 创意/策略参数 → AI 生成或加工 → 批量任务执行 → 自动质检 → 人工抽检 → 结果交付”沉淀为标准化工作流，支持模板化、参数化、可复用性，使成熟方案能够快速复制到更多行业和业务场景。
4. 负责 AI 任务基础设施和稳定性治理 建设模型路由、异步任务、并发控制、异常处理等机制，并完善日志、指标和链路追踪能力，定位规模化生产中的质量、效率和成本瓶颈，在生成质量、时延、吞吐量、可用性与调用成本之间做合理工程取舍。
5. 推动生产数据与广告效果形成反馈闭环 建立素材生成版本、Prompt、模型、策略参数和最终素材之间的可追溯关系，并结合素材采用率、生产效率以及 投放表现，帮助识别高价值模型、Prompt 和生产策略，推动生成能力持续优化。
6. 与产品经理、算法/数据团队、设计及素材制作团队深度协作，将非结构化的创意诉求和制作经验转化为可执行、可验证、可规模复制的技术方案。 能力和经验要求 任职要求
7. 具备扎实的工程基础，精通 Python，具备良好的工程能力，熟悉异步编程、模块化设计及常见后端框架。
8. 熟悉生成式 AI / 多模态技术生态，对文生视频、图生视频、视频理解、图像生成、LLM 等能力边界有较好的判断，能够完成模型选型和工程集成。
9. 有 AI 应用生产落地经验，熟悉至少一种 Agent 开发框架或范式，理解 Prompt、Tool 、Memory、Planner、Executor、Reflection 等核心组成。
10. 对生产系统的稳定性、成本和安全性敏感，能够针对模型限流、超时、版本升级、调用异常、成本突增等问题建立治理机制。
11. 具备良好的代码规范意识、调试能力和问题定位能力。 加分项

• 有多模态 AI 工具类产品的完整落地经验；
• 有 ComfyUI工作流、自定义节点、FFmpeg、图像/视频生成链路或多媒体处理经验；
• 有短剧出海、游戏广告、跨境电商、效果广告等相关行业经验，理解 CTR、CVR、CPA、ROAS、消耗等指标；
• 有广告素材质量评估、效果预测、推荐排序或素材理解相关经验。