2026年7月26日星期日 · 最近 7 天企业官网公开岗位信息流
岗位描述：1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。 2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。 3. 开发和维护KuberGPU技术，实现；任职要求：1、精通C/C++/Go等核心开发语言，具备Python、Rust、Shell等一种或多种语言的开发经验，拥有规范的工程化编码能力。 2、深入理解Linux系统，具有Kubernetes及容器化技术的实战经验，有大规模生产系统软件的开发与运维经验。 3、熟悉异
岗位描述：1. 参与新一代Agent驱动的自适应爬虫系统的设计与落地，面向Web、Android、iOS 等多端场景，持续提升采集系统的成功率、稳定性与可扩展性； 2. 深入研究多维度数据采集策略，建设站点/APP 结构自动识别、覆盖策略生成与异常处理能力，提升复杂场景下的数据获取效率与覆盖质量； 3. 攻防；任职要求：1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上移动安全、数据采集或逆向工程相关经验； 2. 精通至少一个平台（Web/Android/iOS）的逆向工程，熟练使用 IDA/GDB/Frida/Jadx/Hopper 等主流工具链； 3. 深入理解 HTTP/H
岗位描述：我们正在从 0 到 1 搭建 Work（AI 协同办公）方向的 RL/RFT 训练数据体系，覆盖多个专业领域。端到端负责一个（或多个）领域的数据集从任务定义、instance 构造、reasoning 生成到分层验证的全链路，是模型训练飞轮里承上启下的关键位置。 1. 领域任务体系搭建（Taxono；任职要求：1. 领域深度：在法律方向的至少某一个专业领域有系统性认知，如，有合同审查、法条检索、判例分析实务经验，能基于专业判断对 Agent 输出做准确的对错裁定，而不仅凭"看起来合理"；同时具备跨领域快速上手的能力。 2. RL/RFT 数据 sense：熟悉 RF
岗位描述：1. 场景任务与数据构造设计：针对千问 C 端多种真实使用场景（对话/问答、办公类任务、安全对齐等）做结构化拆解，明确一级场景 → 二级任务 → instance 模板，产出可复用的数据体系。 2. 数据来源组织：组织线上真实需求、合成任务、专家标注、公开语料等多路数据供给；对齐产品侧的需求分布，让；任职要求：1. 对千问 C 端产品或类似 C 端 AI 助手场景有系统性理解，能对模型输出做准确的对错与体验裁定。 2. 有团队管理或专家协作经验，能带 5~10 人规模的数据交付。 3. 有 AI/模型背景，能读懂模型 benchmark、定位能力短板并反推数据需求。
岗位描述：1.主导集团大模型安全与对抗防御体系的构建：结合多模态、Agent、具身智能等前沿业务场景，负责大模型全链路（预训练数据防投毒/SFT对齐/RLHF/推理部署）的安全对抗演练、漏洞挖掘及红蓝对抗算法优化。 2.负责构建基于多模态与Agentic的自动化红队攻击体系：设计并研发基于强化学习、进化算法或；任职要求：1.计算机、网络安全、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的大模型安全、AI对抗样本、密码学或传统Web安全背景，拥有成熟的模型红队测试或对齐算法落地经验。 2.熟练掌握PyTorch等深度学习框架，在Transformer架构、大模型微调（PEFT/S
岗位描述：1、能定义什么是“好听”：不管是流行、电音、影视配乐还是广告BGM，你对不同风格的品质有绝对标准。能把“听感高级”拆解成具体的参数（比如：“编曲层次太混”、“人声混响不对”、“和声推进不够逼真”）。 2、把“感觉”变成“标准”：把音乐人的直觉，写成量化的测试标准和评测表。用极其精准的音乐语言（曲风、；任职要求：1、作曲、音效制作、音乐工程、录音艺术相关专业，有3年以上音乐制作、编曲、配乐或混音实际经验，有成熟的商业作品（游戏、影视、广告或唱片等）。 2、懂乐理与声学：精通至少一款 DAW（如 Logic Pro, Cubase, Ableton Live 等），对曲
岗位描述：1. 评测集体系搭建：构建Work方向评测体系，涵盖基模、AI应用下的AI办公软件、金融、法律、GUI&CLI 、企业级工作流大型项目等方向评测体系 2. Benchmark建设：构建高专业、高覆盖率的in-house 评测集，管理运营专家评测集生产，评测集合成技术生产 3. 评测集环境定制化开发：；任职要求：通用能力要求 1. 有AI+办公、金融、法律、科研、企业级项目管理等行业经验，对相关技术趋势有深入理解和判断，并将其转化为可量化的评测维度。 2. 具备从零设计 Benchmark 的经验，理解评测集在区分度、抗污染性、生态效度等方面的设计权衡。 3. 扎实的
岗位描述：负责阿里巴巴多模态数据湖 ALake 体系中 Fluss 流式存储引擎的研发，构建面向实时数仓与流批一体场景的下一代存储底座。 1. Fluss 引擎研发：参与 Fluss 流式存储核心模块的设计与开发，包括行存/列存引擎、数据 Compaction、Checkpoint、故障恢复等 2. 湖仓联动；任职要求：1. Fluss 相关： - 熟悉 Fluss 架构设计，理解其行存（KV）+ 列存（Log）双引擎模型 - 了解 Fluss 的 Primary Key 表、Append 表的数据模型与使用场景 - 有 Fluss 源码阅读或实际开发经验者优先 2. Pai
岗位描述：负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测；任职要求：1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。 2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。 3. 技术深度
岗位描述：1. 线上数据回流与清洗：对接模型线上 rollout 与用户使用产生的原始数据（轨迹、日志、反馈、执行结果等），设计清洗 pipeline 去重、去噪、过滤无效样本。 2. 高价值样本挖掘：从海量数据中挖掘对训练有价值的样本：高难度任务、罕见场景、模型易错 case、真实需求分布；建立规则+模型+；任职要求：1. 计算机、人工智能、数据科学、统计学或相关专业，2 年以上数据挖掘/数据工程/机器学习方向经验。 2. 精通 Python，具备大规模数据处理能力（Spark/Ray/Dask/Flink 任一）；熟悉 SQL、Shell，能独立搭数据处理 pipelin
岗位描述：1、负责部门AI数据业务全面风险体系建设；制定各业务域的风险规则、建立领域风险标签、建设风险识别、风险预警的能力与机制；结合业务实际情况建立风险处置措施并跟踪落地情况。 2、日常与集团法务、财务、廉政、内控建立联动机制，结合各职能团队的专业要求及经验，沉淀体系化的AI数据全面风险管理细则、流程、机制；任职要求：1、具备扎实的风险管理专业知识与数据业务理解能力，能够独立进行风险建模、策略设计及效果评估；善于从复杂业务中识别关键风险点并提出系统性解决方案。 2、具备一定的SQL能力及数据分析能力，能够结合全链路数据落地风险标签和规则，建设风险大盘。 3、具备优秀的项目管
岗位描述：1、和集团内基础大模型团队紧密合作，研发多模态数据理解与处理算子，覆盖图像、视频、音频等多模态数据的识别、理解、质量评估等核心能力，以高质量合成数据驱动集团大模型实现行业领先 2、负责多模态领域专家模型的研发，负责从任务定义、数据构建、模型训练、推理优化、评测迭代到业务落地的全流程闭环，持续提升模型；任职要求：1、硕士及以上学历，计算机科学与技术、数学等相关专业优先； 2、有 2 年以上多模态大模型相关算法研发经验，熟悉常见的深度学习框架（如Tensorflow、Pytorch），有多模态大模型（VLM / MLLM / Omni）训练经验者优先； 3、熟练掌握机器
岗位描述：负责搭建并管理面向音乐领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导音乐领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相；任职要求：1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。 2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。 3. 技术深度
岗位描述：1. 主导多模态理解大模型评测体系设计，从真实用户场景出发定义核心能力维度，将体验痛点转化为可量化的评测指标。 2. 设计覆盖信息检索、内容理解、文档分析、视频摘要、富媒体问答等高频场景的评测任务，推动评测从"学术任务"向"产品体验"演进。 3. 持续挖掘真实使用中的 Bad Case，做系统性分类；任职要求：1. 对多模态 AI 产品有强烈用户视角，能清晰阐述"什么是好的产品多模态理解体验"并转化为可量化指标。 2. 具备从零设计产品侧评测体系的经验，理解评测集在区分度、代表性、生态效度方面的权衡。 3. 2 年以上 AI 产品（多模态大模型、智能助手、AI 搜索
岗位描述：负责搭建并管理面向VL领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导VL领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相；任职要求：1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。 2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。 3. 技术深度
岗位描述：1. 基于公司战略需要，与集团算法团队密切合作，理解算法需求，对LLM模型训练所需的数据样本集进行标注管理、行业调研、安全合规保障等，与上游产品技术通力合作，提供满足算法研发需求的数据，共同推进业务目标达成； 2. 负责高质量的数据标注，结合算法知识优化标注流程，推进使用算法技术（如数据增强、自动化；任职要求：1. 硕士及以上学历，中文相关专业，如汉语言文学、逻辑学、哲学、心理学、经济学等背景，有AI相关领域技术背景、评估和数据分析背景、LLM数据标注管理等工作经验者优先； 2. 熟练使用SQL、Python等数据分析工具，具备数据分类和分析能力； 3. 能准确理解
岗位描述：负责搭建并管理面向图像领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导图像领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相；任职要求：1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。 2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。 3. 技术深度
岗位描述：1. 端到端负责RL数据（coding 方向）项目：从方案设计、数据有效性验证到规模化生产 ，帮助模型在性能上达到业界SOTA。 2. Rubric 与评估体系设计：将业务目标和模型能力目标抽象为多维度、层级化的评分标准（Rubric），设计权重、评分规则和边界 case 处理策略；持续迭代 Rub；任职要求：1. 具备 RL/Post-Training 研究背景、Applied Scientist 经历，有 Agentic/轨迹评估方面的深度经验 2. 能够将模糊的质量目标编码为可执行、可量化、可扩展的评估标准。 3. 熟练的编程能力（Python 为主），能独立
岗位描述：1. Rubric 与 Reward 设计：和领域专家一起，把领域的专业判断（漏洞是否成立、时序是否收敛、回答是否可用等）拆成可自动化验证的评分规则；覆盖硬验证（工具退出码/规则）+ 数值指标 + milestone + LLM judge 的多层组合。 2. Reward Hacking 规避：识；任职要求：1. 有实际 RL/RFT 训练经验，理解 reward 设计、rubric 与训练效果的关系，能独立跑通训练闭环。 2. 熟悉主流 rubric 设计范式，能大批量生成高质量 rubric，并把主观评价拆成可校验的子问题。 3. 具备 reward hack
岗位描述：1. 主导多模态理解大模型训练数据的标注体系设计，对接多模态算法团队，将算法团队的图文交织、高精度OCR、精细化图像描述等研究需求，转化为可执行、无歧义、可规模化的标注规范与执行流程。 2. 管理并培训视觉标注团队/供应商，拆解图文对齐任务，优化复杂的“多层级标注”的生产效率。 3. 建立严格的图像；任职要求：1. 2年以上多模态数据经验：在头部大模型公司、多模态AI搜索、文档/视频理解等相关领域，有2年以上核心数据标注、标注PM或数据运营相关经验。 2. 硕士及以上学历，专业不限（美术、数字媒体、设计、计算机、地理信息等专业优先）。 3. 具备较强的空间想象力与细
岗位描述：1、有影视制作流程、导演，对画面质感、短剧节奏，电商埋点等细分场景有自己的见解，且能够把对应的“好”与“不好”分维度定义出来，并基于定义出来的维度进行评判。比如和模型算法一起定义什么才叫“符合商业 TVC 的高级质感”、什么叫“短剧的爆点节奏”。 2、具备将导演脑子里的“感觉”，变成可量化的标准表格；任职要求：1.专业与经验背景（硬性门槛）： a. 本科及以上学历，影视编导、导演、戏剧与影视学、电影学、广播电视编导或视觉艺术相关专业。 b. 具备3年及以上TVC广告、品牌宣传片、电影或短剧的执导/编剧经验，有成熟的商业作品落地。 c. 视听语言专家：对构图、光影、色
岗位描述：负责搭建并管理面向LLM领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导LLM领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评；任职要求：1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。 2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。 3. 技术深度
岗位描述：1、参与集团级AI数据引擎：负责多模态数据（文本、音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给； 2、多模态数据智能化处理：主导音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动；任职要求：1、具备AI+数据双栈能力：精通Python，熟悉SQL/Shell；理解LLM、音频/视频模型、多模态模型等基础原理；具有大模型数据构造、清洗、合成或质量评估相关实践经验。 2、多模态数据能力：熟悉图像、视频或音频中的任一模态的特征工程、理解/分类/识别算法
岗位描述：1、负责Agentic大模型相关算法开发与优化，开发性能达到业界sota的Agentic大模型并能在实际业务场景中应用落地 2、针对Agentic模型的训练特点，探索Agentic数据的合成策略与后训练数据配比策略，探索稳定高效的Agentic RL 方案，持续迭代模型在Agent场景的应用性能 3；任职要求：1、硕士及以上学历，计算机科学与技术、数学等相关专业优先； 2、有2年以上大模型相关算法研发经验，熟悉常见的深度学习框架（如Tensorflow、Pytorch），有Agentic大模型开发经验优先； 3、熟练掌握机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域知识，
岗位描述：我们正在从 0 到 1 搭建 Work（AI 协同办公）方向的 RL/RFT 训练数据体系，覆盖多个专业领域。端到端负责一个（或多个）领域的数据集从任务定义、instance 构造、reasoning 生成到分层验证的全链路，是模型训练飞轮里承上启下的关键位置。 1. 领域任务体系搭建（Taxono；任职要求：1. 领域深度：在至少一个专业领域有系统性认知，能基于专业判断对 Agent 输出做准确的对错裁定，而不仅凭"看起来合理"；同时具备跨领域快速上手的能力。 2. RL/RFT 数据 sense：熟悉 RFT 和 RL 对数据质量的要求，理解 reasoning
岗位描述：1、基于Agent能力建设验收平台功能，推动规则引擎与自动化工具落地。 2、负责多模态数据验收流程设计与标准制定。 3、搭建数据去重与AI检测Pipeline，保障验收质量与效率。 4、协同供应商、领域专家与业务方，优化人机协同验收与交付闭环。 5、沉淀验收资产，构建质量评估与数据资产分级体系。；任职要求：1、具备平台工程能力和Agent开发、使用经验，了解大模型API调用与多模态AI检测工具链。 2、熟悉Python/Java，熟悉常用算法，熟悉多模态数据处理与质检方法。 3、有大数据工程、数据质量评估、供应商协同或数据治理经验优先。
岗位描述：1、负责部门重点业务项目的全生命周期管理、干系人管理，为客户在部门的结果及体验负责。 2、负责建立高效的项目管理体系及知识沉淀，为组织效率及组织过程资产沉淀负责。 3、在项目管理过程中，定义关键问题，推动部门产品、技术、组织持续优化。；任职要求：1、具备5年以上项目管理经验，有PMP认证，形成自己的项目管理方法论并有多次成功实践结果。 2、具备数据领域背景，对AI数据生产及消费体系及数据中台产品有一定熟悉度者优先。 3、具备一定的数据分析能力，具备数据研发/FBI报表搭建能力者优先。能独立完成高质量的
岗位描述：1. 文本/图文/音频/视频数据清洗、处理流程的工程化算子实现； 2. 构建高效、可扩展的流程编排及执行引擎； 3. 构建基于海量图文数据的搜索引擎，内容检索、多模态检索、RAG及性能&效果优化； 4. 与下游模型平台的对接，相关sdk的设计； 5.构建agent平台，包括single-agent,；任职要求：1. 热爱coding，相信Linus的motto: talk is cheap, show me your code； 2. 精通java技术栈，包括spring开发套件、多线程、mybatis、maven等； 3.熟悉python，有一定的算法基础，有应用
岗位描述：1. 面向端到端原生多模态大模型（如流式语音通话），制定关于音频特征、情绪语气、环境背景音、实时插话（Interruption）和语气词（如喘气、叹气、笑声）的复合标注标准。 2. 参与生产高质量的音视频文本三维交织样本。不仅标注“说了什么”，更要精准标注“什么时间点说、用什么情绪说、背景有什么声音；任职要求：1. 硕士及以上学历，声学、音乐、语言学、播音主持、电子信息或AI相关背景优先。 2. 具备敏锐的听觉和音乐/语音感知能力，能准确分辨音频中的微弱环境音、情绪波动的细微变化（如开玩笑与讽刺语气的分辨）。 3. 有过语音库、TTS、ASR或多模态音频项目标注、质
岗位描述：1、制定音乐级多维度标注标准：面向音乐生成、歌曲续写、伴奏生成及音乐理解等多模态大模型，制定涵盖曲风流派（如Rap、Jazz、Electronic、Pop）、音乐情绪、速度（BPM）、调性（Key）、拍号等维度的复合标注规范。 2、主导高质量音乐样本的深度标注，包含精细化的音乐结构切分（如前奏、主歌；任职要求：1、硕士及以上学历，音乐学、音乐科技（Music Technology）、录音艺术、作曲、现代音乐（数字音乐）、计算机音乐或声学相关专业背景优先。 2、具备极强的绝对/相对听音能力与扎实的乐理功底。能准确分辨复杂的曲风融合、微弱的编曲配器变化，对嘻哈音乐（Ra
岗位描述：1. 通过分析主流Benchmark及模型评测结果等方式，结合训练需求确定 RL 数据的能力覆盖范围与优先级；从多种渠道的海量数据里筛选挖掘样本并构建出清晰、可执行的问题描述，作为后续rollout数据生产的起点。 2. 针对 Coding 及 Work 等场景，以人机协作的方式设计并构建Agent；任职要求：1. 具备 RL/Post-Training 研究或机器学习Applied Scientist 相关经历，理解 Reward Modeling 基本原理及 Reward 信号设计对 RL 训练（PPO/GRPO/DAPO 等）的影响；有 Agentic 场景的
岗位描述：1. 标注规范与数据设计：负责主导 Code 方向标注规范的制定与持续迭代，覆盖代码生成、代码补全、debug、代码解释、代码审查等多类任务；设计 Agentic 场景下的标注框架，包括 multi-step reasoning、tool use、planning、self-correction 等；任职要求：1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业3 年以上软件开发经验，能熟练阅读和评审多种主流编程语言代码 2. 深刻理解模型能力发展脉络，能预判下一阶段的标注和评测重点；熟悉从基础能力到复杂能力的演进路径。 3. 理解训练数据的分布和特点，能设计针对性
岗位描述：1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性 2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力 3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清；任职要求：1. 计算机科学、人工智能等相关专业，硕士及以上学历 2. 有大规模视觉生成模型训练经验或者在相关方向的顶级会议/期刊（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI等）发表过论文优先 3. 扎实的深度学习与计算机视觉基础，对视觉生成式模型（Diffu
岗位描述：1. 领域任务与数据构造设计：针对网络安全（CTF/漏洞挖掘/渗透测试/攻防对抗/安全对齐）做结构化拆解与任务设计，明确一级领域 → 二级场景 → 任务类型 → instance 模板，产出可复用的领域数据体系。 2. 数据来源与可验证环境组织：把可验证环境（Vulhub、CTF 靶场、开源渗透环境；任职要求：1. 具备网络安全系统性认知，在 CTF/漏洞挖掘/渗透/攻防中至少一个方向能做出准确的对错裁定。 2. 有团队管理或专家协作经验，能带 5~10 人规模的领域数据交付。 3. 有 AI/模型背景，能读懂模型 benchmark、定位能力短板并反推数据需求。
岗位描述：1. 领域任务与数据构造设计：针对数字主线（RTL 设计/仿真/综合/STA/PnR/DFT）与 TCL 脚本/波形理解等横切任务做结构化拆解，明确一级领域 → 二级场景 → 任务类型 → instance 模板，产出可复用的领域数据体系。 2. 数据来源与可验证环境组织：把可验证环境（Verila；任职要求：1. 具备 EDA/芯片设计系统性认知，在 RTL 设计/仿真/综合/STA/PnR/DFT 中至少一个环节能做出准确的对错裁定。 2. 有团队管理或专家协作经验，能带 5~10 人规模的领域数据交付。 3. 有 AI/模型背景，能读懂模型 benchmark
岗位描述：1.负责行业数据（外部引入）的运营管理；主要工作包括：（事前）业务需求收集与评审、（事中）外部数据的合规/调用/质量/ROI/管理、（事后）数据源应用的优先级分层等; 2. 探索大模型外部数据市场项目合作机会，包含基础数据语料、行业垂直数据语料、多模态语料及定制化数据，如科技伦理知识库； 3. 定期；任职要求：1. 本科及以上学历，3年以上行业数据运营/管理相关工作经验； 2. 熟悉大模型相关数据市场基本情况，具备一定的数据行业经验，了解政府、国企、高校数据合作模式； 3. 具备一定的商务谈判技巧，能适应短时间外部出差； 4. 具备良好的团队合作意识和沟通表达能力。
岗位描述：1.负责建立多维度Agent评测指标体系与自动化评估框架，覆盖事实性、逻辑性、安全性及业务适配性等核心能力边界； 2,构建高管决策等真实业务场景的专项评测集，通过挖掘高频Query与合成对抗性数据，确保评测基准的鲁棒性与权威性； 3,持续监控Agent线上回答准确率与响应质量，利用全链路追踪工具定位；任职要求：1. 精通 SQL，熟悉至少一种数仓引擎（Hive / Spark / Doris / ClickHouse / MaxCompute）：理解维度建模、数据分层（ODS/DWD/DWS/ADS）、指标体系设计方法论； 2. 熟悉元数据管理工具（DataHub
岗位描述：以大模型接口服务平台与企业数据资产为核心，通过数据产品、服务和解决方案，打造提升业务场景效率与效果的数据服务体系，助力大模型接口服务平台及企典成为集团内首选服务平台。 1，攻坚大模型计费与对账核心技术链路：负责构建覆盖供应商、模型、渠道等多维度的底层日志体系；依托实时计算框架，实现高并发场景下的精准；任职要求：1，计算机相关专业本科及以上学历，具备2年以上分布式大数据开发经验。熟悉大数据生态领域的各项技术栈（如 Hadoop、Flink、MaxCompute、Hive、Spark、Hologres、ClickHouse、Paimon、StarRocks 等），对数据
岗位描述：1. 数据资产体系建设：负责域外数据、位置数据、企业数据三大场景的智能化升级，设计并实现从数据采集、治理到服务化的完整链路，推动团队从传统"数据供应"模式向"智能能力输出"转型，直接支撑经营控比、采购数据验收、AI-Native 产品等核心业务场景。 2. AI-Native 架构从 0 到 1 建；任职要求：1. 学历与专业： ○ 硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数据科学、统计学等相关专业。 2. 核心技能： ○ 熟练掌握 Python、SQL，熟悉至少一种深度学习框架 ○ 熟悉数据建模、ETL 流水线开发，有大规模数据处理与数据治理经验 ○ 熟悉 O
岗位描述：主导 Coding & Agent 方向评测体系的设计与落地实施，定义模型能力，设计评测方法并构建专业评测集。具体包括： 1. 主导设计并构建面向代码生成与智能体的评测基准，涵盖能力维度拆解、任务难度分级、数据集构造、评分标准制定等全流程，具备从 0 到 1 打造高区分度评测集的能力。 2. 持续跟；任职要求：1. 对代码生成与智能体领域有深入理解和判断，能清晰阐述"什么是好的代码能力"和"什么是好的 Agent 能力"，并将其转化为可量化的评测维度。 2. 具备从零设计 Benchmark 的完整经验，理解评测集在区分度、抗污染性、生态效度等方面的设计权衡。 3.
