岗位职责
- 通过AI应用提升大模型数据标注和治理环节交付质量和效率，结合业务要求完成任务拆解、方案设计、实验验证与效果复盘；
- 围绕LLM、VLM、多模态模型能力，参与数据构建、模型适配、效果治理、部署上线、质量监控、数据回流等关键环节，并与算法、工程、产品、业务等团队协作，推动技术方案落地，并将模型能力转化为可量化的业务收益；
- 建设和优化治理集、负面案例分析、数据回流、质量监控和SOP机制，推动单项目经验沉淀为可复用的方法论和流程资产；
- 关注前沿AI Engineering技术栈，包括Context Engineering、Agent Engineering、工具调用、MCP、LLMOps、EvalOps、多模态理解、模型适配、推理部署优化等，并能结合业务场景判断适用性。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、数学、人工智能等相关方向优先；对前沿AI技术保持关注，具备AI模型应用实践经验优先；
- 具备AI模型应用或算法工程相关实践经验，熟悉模型训练/微调、推理调用、效果评测、数据构建、线上应用中的一个或多个关键环节；
- 熟练掌握Python，具备基础工程开发能力；熟悉SQL/PySpark或其他数据处理工具，能够独立完成数据分析、样本构建、实验验证与效果归因；
- 具备较强的问题拆解和方案设计能力，能够基于业务需求和问题快速建立分析框架，输出可执行方案；
- 自驱力强，沟通协作能力好，愿意在复杂业务场景中主动探索、推动落地并沉淀方法论。
