岗位职责
团队有数据语料建设/智能化数据研发与消费体系（风险、用户、资金、财务）/数据理解与发展/AI数据治理4大工作方向，主要岗位包括其中一项或多项：
- 全力保障AGI业务达成：构建高效主动、科学可持续的AI数据资产与治理体系（全网URL库、DataMap、数据价值主动发现、GPU算力资源优化、语料价值评估与分析、AI通用语料沉淀），推动数据团队从被动服务向主动增长模式演进，助力AGI业务（如阿福、金融大模型、百灵等）高效、低成本达成目标。
- 为业务增长提供核心驱动力：通过构建高质量、深度融合的“智能/价值资产基座”（用户智能化基座模型、商品标品化数据），系统性积累与扩充数据资产，并利用智能化应用范式充分释放数据价值，为业务增长提供核心驱动力。
- 助力集团数据业务全面智能化转型：构建AI原生可理解、高品质、智能化的集团数据服务体系（风险、资金、财务），打造标品化产品数据解决方案，大幅提升数据研发的交付效率和业务决策效率，帮助集团业务更高效的从运营向智能化经营转型。
- 前沿探索与工具开发：跟踪大模型数据领域的前沿技术（如数据合成、智能标注等），开发或引入先进工具，持续提升数据生产的效率与质量。
职位要求
基础要求：
- 计算机、软件工程、系统科学与工程等相关专业本科及以上学历，毕业于海内外知名高校优先。有头部互联网公司大模型数据集经验优先。
- 会用AI、善用AI，使用AI工具解决过某一专业场景的问题或参与AI相关项目研究/竞赛。
- 理解大模型的应用与优化，能结合业务场景设计高效Prompt或微调方案，熟悉Agent工作流，具备多Agent协同开发经验更佳。
- 精通Python/Java/Go编程及常用数据处理库（如Pandas, NumPy），熟练掌握至少一种大数据处理工具（如Spark, HiveSQL）。
- 3年以上以上扎实的数据工程、数据仓库或后端开发经验，或者至少1年专注于大模型数据集建设、大规模文本数据清洗或相关领域。 加分项：
- 有AI提效相关工具使用或项目落地经验，有处理文本、PDF、图像、音视频等非结构化数据的实战经验（如 PDF 解析、OCR 后处理、音视频转写等）。
- 有架构治理项目落地经验（如合规治理、风险治理、成本治理等），具备数据资产估值方法论研究背景，具备从零到一构建大规模数据清洗Pipeline并成功支持大模型训练项目的经验。。
- 参与过AI模型训练数据评估项目，有GPU集群调度（如K8s弹性策略）实战经验，熟悉语料生成/标注平台开发或LLM数据供应链管理
- 对算法有理解，有算法应用经验；与产品、算法、工程团队紧密协作，推动AI Agent的落地和规模化应用
- 关注行业前沿技术动态，持续学习和探索领先的技术方案。
