AI美学工程师-【PE方向】

岗位职责

1、创作意图解析与导演级内容展开，基于用户的简单需求，完成专业影视层面的扩展设计：故事结构、人物关系、戏剧冲突、场景与世界观、摄影/灯光/美术风格、视听节奏，将抽象需求转化为可执行的完整创作方案； 2、AI创作工作流与PE体系设计，结合视频生成模型的能力特点，构建高质量创作工作流：Prompt 体系与创作框架设计、长视频生成策略、探索 AI 时代的导演方法论； 3、美学评测体系建设，从专业影视视角建立模型质量评估标准，覆盖叙事手法、导演表达、视听风格、角色塑造、情绪传达与内容完成度，并推动评测流程与数据规范落地； 4、模型能力建设协同，与算法、产品、数据团队协作，参与训练数据与创作样本设计、偏好数据与评测集建设、模型能力分析与缺陷定位，推动模型在叙事、导演、镜头与审美上的持续迭代。

任职要求

1、成熟影视创作经验（核心）：具备扎实的导演思维，能独立完成剧情、人物、场景调度、镜头设计、情绪与节奏、视听语言构建； 1）拥有成熟剧情片作品的导演 / 摄影指导（DP）优先； 2）具备导演思维与镜头表达能力的编剧、摄影优先； 2、专业审美判断力（核心）：创作能力在 AI 之上，能从编剧、导演、摄影、美术、剪辑多维度评估生成内容并给出明确优化方向，具备系统化的质量判断标准； 3、深刻理解电影语言：熟悉镜头语言、景别、运镜、构图、光影、色彩与视觉叙事，能准确拆解优秀作品的创作逻辑； 4、理论抽象与总结能力（核心）：能将零散的创作实践提炼为可复用的方法论与框架，既能总结创作规律、沉淀为 Prompt 与评测标准，也能从大量生成视频中归纳出模型的共性问题与能力缺陷，形成结构化的分析结论； 5、理解生成式AI与视频生成模型：熟悉主流工具（GPT / Claude / Gemini / Midjourney / Flux / Runway / Kling/ Seedance /Veo /等），了解 Prompt Engineering、模型能力边界，以及视频生成模型训练与评测的基本逻辑、数据质量对能力的影响； 6、跨团队协作能力：能与算法、产品、设计高效协作，具备较强的分析、沟通与推动落地能力。