长春视频后期制作
视频后期制作是指对视频素材进行剪辑、调色、特效添加、音频处理以及其它后期技术处理的过程。视频后期制作是视频制作过程中的最后一道工序，它对原始素材进行组合、编辑和处理，使之成为一部完整的影视作品。视频后期制作需要具备对视频剪辑软件、调色软件、特效软件和音频处理软件的熟练运用，以及对视频制作流程和艺术创作方面的理解。在这个岗位上，您需要具备出色的创意、技术以及对细节的关注，能够将原始素材发挥到极致，呈现出高质量的影视作品。此外，团队合作和沟通技巧也是视频后期制作人员所必备的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥6100
中位数 ¥6000 ｜ 区间 ¥5000 - ¥7300
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
71.4% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
3月新增岗位
14
对比上月：岗位新增6
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 4 | 33.3% |
| 3-5年 | 4 | 33.3% |
| 不限经验 | 4 | 33.3% |
热招职位
1. 负责资本市场研究，包括二级市场策略研究、企业上市和资本运作政策研究；
2. 落实部门工作部署，主要负责一级半、二级市场投资项目论证，设计投资方案，开展尽职调查、可行性分析等投资决策流程；
3. 负责项目投后管理工作，包括三会议题审核、项目公司经营情况跟踪和分析等工作；
4. 负责上市项目股票减持工作，制定个股减持策略和执行方案；
5. 做好与其他岗位的协同配合，办理领导交办的其他工作。
1.依据业务需求完成后端开发与代码优化，保证规范、可维护、可扩展
2.熟练使用数据库及云原生技术，完成接口设计与前后端联调
3.具备架构设计与安全能力，可独立开展漏洞排查、修复并建立安全优化方案
1. 开展具身智能机器人市场拓展、渠道运维及营销落地工作。
2. 负责产品全链路营销执行，落地市场推广、客户开发、商务对接等工作，保障分管营销板块高效运转。
3. 深挖区域及行业客户需求与痛点，推广标准化解决方案，协助优化定制化方案，独立跟进中小项目落地，参与打造行业标杆案例，沉淀推广经验。
4. 协助开展行业及竞品调研，跟进市场趋势，为营销策略、产品定位优化提供依据，提升细分市场渗透率。
5. 对接产品、研发、交付、售后等团队，做好跨部门协同，解决项目落地问题，保障项目平稳交付，优化客户服务体验，提升客户满意度与复购率。
6. 完成上级交办的其他临时性工作。
1、智能模具硬件方案设计
基于正向设计与冲压智能体技术路线，负责智能模具感知层、控制层、执行层、通信层硬件总体方案设计，包含传感器选型、硬件架构、接口定义、电气原理与布线设计。
2、多模态感知硬件开发与集成
负责模具压力、温度、位移、振动、加速度、声音、图像、氮气弹簧状态等多传感器硬件选型、安装布局、信号调理、采集电路开发与多源数据融合硬件适配。
3、智能执行与控制硬件开发
完成智能模具内部伺服机构、电控执行单元、PLC / 边缘计算单元硬件设计与集成，实现模具间隙、摩擦系数、冲压参数的实时闭环控制硬件支撑。
4、伺服冲压自动线电气技术对接与集成
负责智能模具与伺服冲压自动线电气系统对接、总线适配、控制逻辑联调，实现模具与自动线的协同控制、信号互锁、时序同步。
5、数据采集与云平台上传硬件实现
负责模具状态数据、工艺参数、传感器数据的采集、边缘预处理、无线 / 有线传输、保障数据稳定上云、实时呈现。
6、无线通信与工业总线技术应用
负责模具与产线、云平台间无线传输、工业总线、边缘网关硬件开发与联调，保障模具 - 设备 - 平台数据稳定互通与低延迟传输。
7、硬件调试、测试与问题解决
完成智能模具硬件台架测试、产线联调、可靠性验证，排查传感器漂移、信号干扰、通信丢包、控制异常等问题，保障硬件稳定运行。
8、跨团队协同开发
与软件工程师、算法工程师、模具设计工程师紧密配合，完成硬件 - 软件 - 算法 - 模具结构联调迭代，支撑在线监控、故障预警、工艺优化、数字孪生落地。
9、技术文档与标准建设
输出硬件设计文档、BOM、测试报告、验收规范，建立智能模具硬件开发标准与复用组件库。
10、技术迭代与前沿跟踪
跟踪工业传感器、边缘计算、工业无线、伺服控制技术，持续优化智能模具硬件性能、成本与可靠性。
1.负责市场调研/对标/情报收集，开展市场洞察与研究及产品定位
2.负责产品营销市场战略与规划
3.负责客户开发与规划
4.负责销售目标制定、战略落地及营销过程管理
5.负责产品营销渠道开发与管理
6.负责客户关系深化与价值拓展
7.负责品牌建设及推广
1. 负责车联网大数据AI算法整体规划与技术路线制定，统筹云端大规模训练平台与车端推理引擎的协同架构设计，构建端云结合的算法迭代闭环体系。
2. 主导基于车联网数据的大模型应用开发与落地，包括LLM/VLM在质量问题分析、远程智能诊断、用户行为理解等场景的适配、微调与部署，推进Prompt工程、RAG、端侧推理等关键技术攻关。
3. 设计并落地多模态数据融合的AI算法框架，将车辆传感器、语音、图像、时序数据等进行联合建模，支撑AI智能诊断平台等核心产品的算法能力升级。
4. 负责端侧AI推理能力的规划与建设，推进模型量化、蒸馏、剪枝等轻量化技术路线决策，适配车端异构算力，实现端侧实时推理与云端高精度计算的协同。
5. 建立从数据回流、自动标注、模型训练评测到OTA部署的完整算法工程化体系，制定模型版本管理、效果监控及持续优化的标准规范，保障线上算法服务的高可用与低成本。
6. 跟踪前沿技术发展，主导车联网AI算法的技术预研和创新能力建设，带领团队攻克业务难点，制定技术规范与人才梯队培养计划。
1. 负责TSP系统进行平台化技术架构设计，支持多品牌和海外业务；
2. 负责海外独有业务模块的设计和开发；
3. 根据当前业务对TSP进行性能优化和提升；
4. 持续关注车联网海外行业动态，跟踪技术发展趋势，不断提升自身技术水平。
1.负责自动化测试的技术架构设计及实现，以满足平台性能和稳定性的诉求；
2.参与产品需求分析，制定测试计划并从测试的角度提供优化意见，预先评估项目风险，确保测试活动的顺利开展；
3.对线下和线上问题进行跟踪、分析和报告，推动问题及时解决，并优化测试用例；
4.负责测试体系能力度量体系构建，引入度量体系改进测试设计和执行等过程；
5.通过总结、对外交流、技术钻研和培训，持续改进测试过程和测试方法。
1. 负责车载通信（卫星通信）软件系统的整体架构设计，定义软件分层、模块划分及接口规范；
2. 主导软件技术选型与风险管控，确保软件架构的可扩展性与可靠性
拟承担工作：
1. 设计车载通信（卫星通信）软件架构，包括协议栈、应用层、驱动层及与整车EE的交互；
2. 评估并选择操作系统、中间件、通信协议栈等关键软件组件；
3. 识别软件研发风险（如多模融合、实时性、安全性），制定缓解策略；
4. 编写架构设计文档，指导开发团队进行详细设计与实现
1. 负责车载通信（卫星通信）协议栈、核心算法及车端功能软件的开发；
2. 负责T-Box集成与通信功能联调
拟承担工作：
1. 基于C++开发车载通信（卫星通信）协议栈（如私有协议、3GPP卫星接入协议）；
2. 实现链路预算、波束切换等算法模块，并进行单元测试；
3. 参与T-Box软件集成，适配不同硬件平台，解决驱动与协议兼容问题；
4. 开发车端车载通信（卫星通信）应用功能（如位置报告、紧急呼叫），并进行整车级联调；
5. 编写软件设计文档及测试报告
1. 负责自主PDC域控制器相关系统/软件方案设计与开发；
2. 负责域控功能定义、接口管理及技术问题分析；
3. 负责域控制器技术规范及开发过程质量控制。