岗位职责
- 评测洞察与缺陷定位：基于对抗性分析、错误归因、能力边界挖掘等方法，系统定位模型在金融、医疗等场景的核心短板，推动形成“评测-反馈-优化”的技术闭环。
- 前沿评测范式探索：追踪全球前沿Benchmark与评估技术，研究RLHF/DPO等对齐数据驱动的新评估范式，探索仿真环境、Agent链路评测等新方法，保持技术领先。
- 评测体系设计与平台化落地：主导设计数据驱动的LLM/多模态/Agent评测体系，建设自动化评测分析能力，支持在平台上完成评测任务的适配、调度与规模化分析。
- Benchmark与数据资产建设：负责评测数据采集、清洗、标注、版本管理与标准制定，构建高质量、多样化的Benchmark资产： ○ 金融领域：构建并落地多个覆盖金融知识、推理、合规性的专业评测基准，并完成在平台上的自动化适配与调度。 ○ 医疗领域：针对个性化、专业人设、共情能力、长程记忆等高阶交互能力，产出多个创新评测基准，定义下一代智能健康助手的评估标准。
- 快速迭代与工程协同：面向模型快速迭代节奏，提升评测链路自动化与迭代效率，支撑多团队、多模型、多版本的高频评测与回归。
职位要求
● 计算机、人工智能、数学等相关专业，研究生及以上学历优先。 ● 3年以上AI/NLP/模型评测相关经验，至少1年大模型相关项目经验。 ● 优秀的数据敏感度与逻辑分析能力，能从复杂数据中定位关键问题并给出可落地方案。 ● 深入理解大模型全链路：训练、推理、微调、评估与对齐。 ● 扎实的Python与算法基础，熟悉PyTorch等主流深度学习框架；具备良好的工程化能力。 ● 强烈技术好奇心、自我驱动力；跨团队沟通协作能力强，适应高频迭代节奏。 加分项： ● 主导或核心参与过业界知名的开源评测项目或 Benchmark 建设。 ● 拥有丰富的大模型微调（SFT/RLHF/DPO）或复杂应用落地项目经验。 ● 在 NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP 等相关顶会发表过高质量论文。
