岗位职责
- 面向世界模型（World Model）场景下多模态大模型的预训练与后训练数据需求，围绕2D视频数据与3D场景数据构建自动化、高效率的数据处理管线，覆盖数据采集、清洗、结构化、合成、质量评估与版本管理等环节，持续优化系统性能，保障管线的稳定性、可扩展性与可复用性；
- 设计并开发数据处理工具与自动化脚本，提升数据清洗、标注与合成效率，支撑数据规模化生产与迭代；
- 建立数据质量评估与自动化检测体系；
- 与算法研究团队深度协作，理解世界模型在视频预测、场景建模与交互推理等任务中的训练需求，制定针对性的多模态数据策略，持续挖掘高价值数据资源，推动以数据为核心驱动的模型能力演进与迭代。
职位要求
- 人工智能、计算机科学、数学或相关专业，本科及以上学历；
- 具备大模型训练数据的构建与管理经验，熟悉视频数据或三维数据的处理流程，了解数据质量评估方法与统计分析手段，有复杂数据管线或数据系统建设经验者优先；
- 了解世界模型的基本训练范式，熟悉 PyTorch 等深度学习框架，能够从数据视角理解模型的核心需求，并据此优化数据策略。
