信息化总工

岗位职责：
1. 前沿影视技术战略与研发
1.1AI 影视制作应用战略与开发
■ 制 定 公 司AIGC(人工智能生成内容)技术应用战略，明确高 清化、影视化AI技术的研发方向与落地路径(如： AI 剧 本 辅助、AI概念设计、 AI 角色/场景生成、AI 高清修复/增强、 AI 配音/配乐、AI剪辑辅助、 AI 视觉特效等)。
■主导或深度参与内部AI工具/平台的研发项目，或领导评估、 选型、定制化开发及集成第三方AI影视解决方案。
■ 建 立 AI素材库、训练数据集管理规范及AI生成内容的质量 评估与伦理审核机制。
■探索生成式AI 与现有制作流程(如 MAM、 剪辑、特效软件) 的深度集成，提升效率与创意可能性。
1.2后期前置技术整合
●推动并实施虚拟化制作流程，将后期视效、灯光、环境等元 素前置到拍摄阶段。
●负责规划、选型、搭建和优化支撑后期前置的技术平台，包 括但不限于：
● 实时渲染引擎(如 Unreal Engine,Unity)在影视制作中的应 用。
● 虚拟摄影棚 (LED Volume)技术系统的集成与管理(包括摄像机追踪、实时合成、色彩管理、灯光控制等)。
●实时预览与协同审片系统，实现导演、摄影、美术、视效等 部门在拍摄现场的实时决策。
1.3虚拟拍摄技术领导
作为公司虚拟拍摄技术 (Virtual Production) 的总负责人，全面领 导相关技术体系的规划、建设、运维与迭代。
深入理解虚拟拍摄全流程 (Previs,Techvis,On-set,Postvis), 确保技术方案满足创意需求并优化制作效率。
管理虚拟拍摄所需的高性能计算、存储、网络基础设施，保障实时 渲染和数据流的稳定性。
建立虚拟拍摄技术团队(如引擎美术师、技术支持工程师、实时合 成师等) 或管理与外部技术供应商的合作。
2. 系统开发与实施
确保新建或优化的制片管理系统(PMS)、媒体资产管理系统(MAM) 等原生支持AI生成素材的管理、虚拟拍摄数据的整合及后期前置 流程的协作。
主导或参与核心信息系统的开发、部署和升级，确保技术先进性和稳定性。
编写技术文档(架构设计、接口规范、部署手册等),制定开发标 准和规范。
协调开发团队、测试团队及第三方供应商，保障项目按时高质量 交付 。
3. 业务支持与创新
深入理解业务需求，将业务流程转化为技术解决方案，提升运营 效率 。
>推动自动化工具开发，减少人工操作成本(如 RPA、智能报表系 统)。
培训业务部门使用信息化工具，提供技术咨询和支持。
4. 项目管理与团队写作
负责信息化项目的全生命周期管理(需求分析、预算控制、风险 管理等)。
指导初级工程师，提升团队技术水平，推动技术知识共享。
5. 合规与标准建设
确保系统符合行业法规(如GDPR、网络安全法)及企业内部标准。 参与制定企业信息化管理制度和流程。
任职要求
1. 必要经验要求：
领导或深度参与AI 项目(特别是计算机视觉、生成式AI、多模态AI) 在 影视、游戏、广告或相关创意产业中实际应用的成功经验。 有自研AI 工具 或深度定制第三方AI 平台的经验尤佳。
丰富的虚拟拍摄 (Virtual Production) 技术实施与管理经验， 熟悉 LED Volume 搭建、实时引擎应用 (UE/Unity) 、 摄像机追踪、实时合成等工作 流和技术栈。
对后期前置 (Previsualization to Final Pixel) 技术理念、架构和流程有深 刻理解，并制定可行性方案。
拥有实时渲染引擎(U nreal Engine,Unity) 在影视级应用中的技术管理或 开发背景。
具备计算机图形学(CG)、 视觉特效( VFX ) 相关技术背景或深厚理解。
有管理大型、复杂技术研发项目(特别是Al或实时图形项目)的经验。
2. 技术专长：
Al/ML 技术栈： 深入理解深度学习(特别是生成模型如 Diffusion Models, GANs,LLMs)、 机器学习框架(PyTorch,TensorFlow)、 计算机视觉基
础、模型训练/微调/部署流程。了解 AI 伦理和版权相关挑战。
虚拟拍摄与实时技术：精通虚拟拍摄核心组件(摄像机追踪系统- MoSys, Stype,Ncam 等；实时合成- Disguise,Notch,Zero Density 等；LED 屏幕 技术；色彩科学管理)。深入掌握至少一种主流实时渲染引擎 (Unreal
Engine 或 Unity) 在影视管线中的应用、优化与扩展。
高性能计算与图形：熟悉GPU 编程(CUDA,OpenCL)、 高性能计算集群
管理、高速网络(如100G+) 需求、适用于AI 和渲染的存储解决方案。
软件开发与集成： 理解现代软件开发流程 (CI/CD)、API 设计 (REST, gRPC) 、 系统集成模式。具备评估技术可行性和技术选型的能力。