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核心職責:1. 數據構建與優化： 設計并開發大模型預訓練、微調（SFT）、強化學習（RLHF）等階段的高質量數據集，涵蓋文本、多模態等場景。 制定數據清洗、去噪、標注策略，設計數據增強方案，提升數據多樣性和有效性。 整合多來源數據（開源/業務日志/用戶反饋等），解決數據稀缺性和分布偏差問題。 2. 數據質量評估與治理： 建立數據質量評估體系，制定量化指標（如一致性、多樣性、偏差度），分析數據缺陷并提出改進方案。 開發自動化工具（如規則引擎、模型輔助標注），提升數據處理效率與標準化水平。 3. 評測框架設計與模型評估: 構建大模型能力評測體系，開發自動化評估工具，設計多維度指標（準確性、魯棒性、安全性等）。 針對模型輸出進行人工/自動化評估，分析模型優缺點，撰寫評估報告并提出調優建議。 跟蹤學術界與工業界評測方案（如HELM、Open LLM Leaderboard），推動前沿方法落地。 4. 協作與賦能: 與算法工程師、產品經理緊密合作，理解業務需求，設計數據閉環方案。 沉淀數據與評測方法論，推動團隊標準化流程建設。 任職要求: 1. 計算機科學、人工智能、統計學等相關領域碩士及以上學歷，本科要求211，3年以上大數據/算法相關經驗。 2. 精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，熟練使用Pandas/Numpy等數據處理庫。 3. 深入理解大模型技術（如Transformer、Prompt Engineering、RLHF），具備數據側調優實戰經驗。 4. 熟悉主流數據工具鏈（Hugging Face Datasets、Spark、SQL），具備分布式數據處理能力。 經驗要求: 1. 至少主導過1個完整的大模型數據項目（如構建千億token級預訓練數據或萬級SFT數據）。 2. 具備評測框架開發經驗，熟悉BLEU/ROUGE等傳統指標及基于LLM的自動評估方法（如GPT-4評估）。 3. 對數據敏感，能通過統計分析、可視化工具（Tableau/Matplotlib）洞察數據問題。 加分項: 1. 在ACL/EMNLP等頂會發表數據相關論文，或貢獻過開源數據集/工具。 2. 熟悉多模態數據處理（圖像/音頻/視頻）或垂直領域數據（法律、醫療、代碼）。 3. 具備全棧開發能力，可快速搭建數據標注平臺或評測Demo。 特別說明：此為外包崗位，需在客戶現場辦公