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AI训练数据与评测专家 - AI数据与安全

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部门介绍

AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务,覆盖数据生产全流程,包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建,不断提升数据质量,支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成,并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作,从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据,解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题,推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者,也是模型和 AI 产品的一手用户。

  1. 负责大语言模型在通用能力、生产力、多模态&世界模型、Coding&Agent等场景下的训练数据建设与模型评测工作,支持SFT、RL、偏好数据及专项能力数据的生产和迭代,深入理解不同业务场景及用户需求,设计训练数据方案和评估方案,包括数据挖掘、数据构造、清洗去重、标注规范制定、质量验收及评估集建设,分析训练数据的分布、覆盖度、多样性及质量问题,识别数据偏差、能力缺口和长尾场景,持续优化数据配比、生产策略和质量标准;
  2. 基于大语言模型的调用链路、检索结果、工具调用、模型回复及中间过程等信息,开展负面案例分析、错误定位与根因归类,判断问题来源于训练数据、模型能力、策略、检索或工程链路,结合模型实验结果,分析不同数据批次、数据类型及训练策略对模型效果的影响,闭环验证数据有效性,推动训练数据持续迭代;
  3. 设计并完善训练数据和模型评测的自动化流程,包括数据预处理、Prompt设计、数据合成、自动化打标、质量检查、结果聚类及分析报告生成等,提升数据生产和评估效率;
  4. 作为项目POC,与算法、产品、策略及数据团队紧密协作,负责需求澄清、方案设计、项目排期、资源协调、质量验收、风险管理及结果交付;
  5. 沉淀训练数据方法论、评估框架、错误分类体系、质量Rubric、项目SOP及分析模板,推动数据能力、评估标准和自动化工具复用。

岗位职责

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职位要求

  1. 本科及以上学历,计算机、人工智能、数据科学、统计学、数学、语言学等相关专业优先,具备经济、金融、法律、医疗、教育等垂直行业背景者更佳,这类背景有助于更深入理解复杂专业场景下的数据生产与评测需求;
  2. 对大模型、AI应用、数据生产或模型评测有浓厚兴趣,愿意深入理解业务场景并推动问题解决;
  3. 具备良好的逻辑分析能力、结构化表达能力和跨团队沟通协作能力,能够把复杂问题拆解清楚并推动落地;
  4. 具备较强的AI意识,习惯将AI工具融入日常工作与学习,能够主动探索AI能力边界,并在实际场景中推动应用落地者优先;
  5. 具备较强的责任心、自驱力和学习能力,愿意在不确定性的发展环境中保持平常心,主动推动事情往前走,具备较强的适应能力;
  6. 有大模型、AIGC、多模态、Agent、代码生成、搜索问答等相关科研、竞赛或项目经历者优先。

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