岗位职责
-负责面向文本、图片、音频、视频及多轮交互的智能标注与智能评测平台建设 -建设全模态数据生产链路，包括数据清洗、任务分级、模型预标、人工复核、质量验收和数据回流 -研发智能标注算法，提升跨模态内容理解、实体抽取、分类、生成、排序和偏好标注能力 -研发全模态 Judge Model、Reward Model 和评测 Agent，支持 Pointwise、Pairwise、GSB 及细粒度 Rubric 评测 -建设图文一致性、音画一致性、视觉事实准确性、跨模态推理和多轮任务完成度等专项评测能力 -建设金标集、难例集和对抗评测集，通过专家评审和一致性校准，持续提升人机一致率与机评可信度 -基于线上 Bad Case 建设自动归因、智能标注、训练数据生成和回归评测闭环 -支撑全模态模型选型、流量分配、版本对比和上线决策，综合衡量效果、时延与推理成本 -与产品、数据、模型、工程及医学专家协作，推动能力在健康问答、皮肤、药盒、报告单、医学影像和内容生产等场景落地
职位要求
-计算机、人工智能、机器学习、统计学等相关专业本科及以上学历 -熟练掌握 Python、PyTorch 及主流大模型训练和推理框架 -熟悉大语言模型及视觉语言模型，理解多模态编码、跨模态对齐、信息融合和多轮交互等关键技术 -具备文本、图像、音频或视频中至少两类模态的算法实践经验 -熟悉 SFT、偏好优化、知识蒸馏、Reward Model 或 Agent 等技术中的一种或多种 -具备 Judge Model、Rubric、金标集、评测校准或自动化评测体系建设经验 -熟悉准确率、召回率、F1、GSB、人机一致率及统计显著性等评测方法 -具备数据工程与质量治理能力，能够建设可版本化、可追溯、可复用的全模态数据链路 -有医疗健康、全模态大模型、智能标注、模型评测或大规模线上业务经验者优先
