岗位职责
- 负责训练数据交付验收体系：为模型训练数据与算子训练数据设计抽样方案、验收阈值与驳回规则，覆盖预训练、继续训练、SFT、RLHF 各阶段，行使批次放行与驳回的最终判定权；
- 负责数据策略上线与变更的验证体系：用高效、科学的验证方法保证每次策略变更的效果可信——要对数据链路整体、视频质量、音频质量、Caption、类目树等维度有综合理解；
- 建设数据链路端到端测试机制：周期性链路测试报告、分数据源阈值设计、结构性问题与 Bias 的定向排查；
- 组织并管理数十人规模的外包验收团队：执行并反馈质量标准（与数据策略共同打磨数据标准）、算子三审、标注答疑、培训体系与考核汰换；
- 推进验收自动化：用 Agent 与大模型替代人工走查，把"每批抽样几百条"的人力模式升级为可 Scale 的工业级质检体系，并沉淀标准执行方案与文档。
职位要求
- 有质量体系的完整实战案例，来自以下任一领域：数据标注质检与验收、制造业供应商质量管理（SQE）、测试与 QA 自动化、内容审核质检、数据质量治理——我们看重可迁移的验收方法论，不限行业出身；
- 统计基础：抽样设计、置信度、精确率／召回率、一致性检验用于真实验收决策而非纸面概念；
- 有管理外包或供应商团队的体系化经验：培训、标准对齐、一致性治理、考核汰换，不只是"管过人"；
- 能用 Coding Agent（Cursor、Claude Code 等）独立搭建质检与报告自动化工具，有用工具替代人工环节的真实交付；
- 对视觉／听觉内容敏感，愿意深入理解视频、音频、Caption、类目等多维质量语义。 加分项：大模型训练数据或标注行业经验；抽样验收标准实践；质检模型的校准经验；从零搭建质量体系并跑通的经历。
