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大模型数据挖掘工程师-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. 挖掘模型短板,定义高价值数据,辅助模型能力的有效提升;
  2. 负责数据的采集、清洗、存储及管理,构建稳定高效的数据处理流程,并优化现有数据生产链路,提高数据处理效率;
  3. 设计数据生产策略,各节点数据交互逻辑,验收标准,对完整的挖掘生产链路负责;
  4. 运用数据挖掘、统计分析、大模型工具等方法,挖掘数据价值、满足业务需求,并对业务数据进行深入分析,输出数据报告与可视化结果,为业务决策提供支持;
  5. 跟踪前沿数据技术,持续推动数据工程能力落地和团队技术升级。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业,本科及以上学历;
  2. 精通Python、SQL等编程语言,具备良好的算法和数据结构基础;
  3. 熟练掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等相关技术及工具;
  4. 熟悉常用数据分析方法,如回归分析、分类、聚类、关联规则挖掘等;
  5. 熟悉大数据处理技术和平台(如Hadoop、Spark、Hive);
  6. 具备良好的逻辑分析能力、问题解决能力、团队协作能力和数据敏感性,能够将业务需求转化为数据方案。 加分项:
  7. 重度大模型Agent使用者优先;
  8. 熟悉数据可视化工具者优先;
  9. 具备生产级数据处理和工程化经验。

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