岗位职责
- 负责Agent 基模训练数据的质量检测与评测，制定并维护数据 schema、质检标准、流程与工具，保障进入训练环节的数据质量；
- 负责 SFT 训练班车的日常运维，保障训练任务的稳定调度、异常监控与快速恢复，持续提升训练流水线的稳定性与效率；
- 参与一系列数据实验（如数据配比实验、数据缩量提质实验、数据难度实验）的实验方案设计、执行训练、分析实验结果，并基于结论推动后续迭代；
- 主导内部工具链建设，开发数据质检、问题发现、评测分析等效率工具，提升团队整体研发效能；
- 与算法、数据、平台团队紧密协作，对数据、模型与系统进行对抗性质量挑战，主动发现并定位质量隐患与薄弱环节，打通从数据准备到训练产出的质量闭环。
职位要求
- 计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实的计算机基础与数据结构、算法功底，有 OI、ACM 等信息学 / 算法竞赛经历者优先；
- 熟练掌握 Python，具备扎实的工程编程能力与良好的代码品味，能稳定输出可读、可维护、可测试的高质量代码，有大模型（LLM）数据、训练、评测相关工程经验者优先；
- 具备任务调度、服务运维或工具链开发相关经验，理解分布式训练与大规模数据处理的流程与挑战，有大型复杂系统设计与开发经验者优先；
- 责任心强，对质量与稳定性有执念，具备批判性思维，习惯主动挑战与质疑既有方案；
- 有 CTF 安全竞赛、红队测试或对抗性测试背景者优先。
