Location
Shenzhen
Job Type
Full-time
Posted
June 30, 2026
Job Description
光子 AI-视频生成基础模型研究员 深圳 分享 渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。 岗位职责 1.设计与迭代下一代视频生成基础架构；
2.探索长视频生成核心技术：长上下文注意力、KV Cache 压缩、记忆机制等；
3.研究高压缩比视频 Tokenizer，推进多分辨率、多帧率统一建模能力；
4.主导千亿/万亿 token 级别视频预训练，定义 data mixture 与 curriculum learning 策略；
5.探索 Scaling Law，输出科学的 scale-up 路径，持续提升模型关键能力；
6.跟踪业界 SOTA，主导对比实验，输出技术路线决策与论文发表。 岗位要求 1.AI 相关博士，有顶会一作论文；
2.精通扩散模型与自回归生成的原理与工程实现；
3.有视频/图像生成模型从零训练经验，精通 PyTorch 及大规模分布式训练；
4.深度理解 Video VAE/Tokenizer 的设计取舍，3年以上相关研究经验；
5.有视频生成或扩散模型相关方向论文；
6.有业界核心产品研发经验或最新技术实战经验者优先；
7.主导过端到端视频基础模型项目者优先。
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收藏 IEG 点击了解更多BG信息 技术 一年以上工作经验 更新于年06月23日2.探索长视频生成核心技术：长上下文注意力、KV Cache 压缩、记忆机制等；
3.研究高压缩比视频 Tokenizer，推进多分辨率、多帧率统一建模能力；
4.主导千亿/万亿 token 级别视频预训练，定义 data mixture 与 curriculum learning 策略；
5.探索 Scaling Law，输出科学的 scale-up 路径，持续提升模型关键能力；
6.跟踪业界 SOTA，主导对比实验，输出技术路线决策与论文发表。
2.精通扩散模型与自回归生成的原理与工程实现；
3.有视频/图像生成模型从零训练经验，精通 PyTorch 及大规模分布式训练；
4.深度理解 Video VAE/Tokenizer 的设计取舍，3年以上相关研究经验；
5.有视频生成或扩散模型相关方向论文；
6.有业界核心产品研发经验或最新技术实战经验者优先；
7.主导过端到端视频基础模型项目者优先。