模型美学产品经理实习生

评测集建设与维护：按既定标准扩充和维护多个模型的多维度评测集，组织标注与交叉复核，对评测结果做质检，保证数据可信；结合美术或音乐相关积累，参与构图、色彩、光影、镜头表达，或节奏、音色、情绪与音画配合等评测维度的细化，将审美判断落实到具体案例和可复核的标准；在「评测 → 数据集构建 → 模型优化 → 评测验收」闭环中承接执行环节，并对评测标准提出改进意见。

模型横向对比：定期对标主流视频生成模型开展同题对比，从生成质量、指令遵循和美学表现等方面分析各模型的优势与不足，产出可复用的对比记录与 bad case 归档；结合具体画面或音频片段说明问题，为判断哪些能力值得投入、哪些问题需要优先改进提供事实依据。

应用场景与 case 搭建：基于实时视频能力，结合视觉创作、角色表演、音乐与画面配合等场景，跑通并沉淀可对内对外展示的 demo case；将创作需求拆解为模型可测试的任务，跟进模型更新后的效果，把「模型能做到什么」变成可展示、可复现的案例。

在校本科 / 硕士，美术、设计、影视、音乐等艺术相关专业背景或有相关创作经历者优先，有 AI 模型或产品实习经历加分；能够稳定投入实习，投递时请说明每周可到岗天数及可连续实习时长。

具备较好的观察、表达与动手能力，能结合具体案例说明生成效果与预期的差距，并与算法、产品同学沟通改进方向；愿意主动尝试工具、验证想法，细致完成案例整理、测试记录与结果复核。

大量使用过主流视频生成工具（文生视频 / 图生视频 / 数字人），能具体说出各家的优劣与典型失败模式，并从创作需求和实际效果出发分析问题。

加分项： - 有视频、美术或音乐相关作品，熟悉镜头语言、构图、分镜，或配乐、编曲、声音设计等创作方法，能与创作者沟通具体需求；有 AI 创作或模型评测实践。欢迎附能体现个人审美与创作能力的作品集或案例，课程作业、个人创作或合作项目均可，并简要说明创作思路与个人贡献。 - 熟练使用 AI coding 工具（Claude Code / Cursor 等），能独立编写脚本批量处理数据、跑通 demo，并判断和修正 agent 的产出。