岗位职责
- 负责大语言模型训练与评测场景的智能体交互环境接入与平台化，对接自研、第三方和开源环境，制定接口与数据规范，建设验证与回归机制；
- 建设 Agent 框架的数据集能力，对 Pretrain / Posttrain / Eval 数据进行平台化管理，完善数据元信息、题目内容、版本、来源、权限、质量状态和运行环境等能力；
- 推进数据集与框架能力协同设计，支持超长任务、复杂系统任务、多轮用户环境和环境依赖型数据集；
- 打通数据集、任务框架、沙盒环境、训练流程和评测结果之间的链路，提升数据使用的可追踪性、可复现性和交付效率。
职位要求
- 精通 Python，具备扎实的软件工程能力与系统设计能力，能在复杂系统中推进架构落地；
- 熟练掌握 Docker 容器化交付体系，理解镜像构建优化、依赖隔离、网络/存储、制品/镜像仓库等能力，并能设计可复现的环境交付流程；
- 熟悉 Kubernetes 使用与排障，能在集群环境下完成部署治理、资源配置和稳定性问题定位；
- 有后端服务、数据平台、任务平台、机器学习平台或评测平台相关研发经验；
- 理解数据集管理中的版本、元信息、质量校验、权限、可追踪性和自动化流程，具备良好的数据建模能力；
- 具备强问题分析与闭环能力，能高效利用 AI 工具提升研发效率，并能与算法和平台团队协作推进落地。
