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核心職責:1. 數(shù)據(jù)構(gòu)建與優(yōu)化： 設(shè)計并開發(fā)大模型預(yù)訓練、微調(diào)（SFT）、強化學習（RLHF）等階段的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，涵蓋文本、多模態(tài)等場景。 制定數(shù)據(jù)清洗、去噪、標注策略，設(shè)計數(shù)據(jù)增強方案，提升數(shù)據(jù)多樣性和有效性。 整合多來源數(shù)據(jù)（開源/業(yè)務(wù)日志/用戶反饋等），解決數(shù)據(jù)稀缺性和分布偏差問題。 2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與治理： 建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，制定量化指標（如一致性、多樣性、偏差度），分析數(shù)據(jù)缺陷并提出改進方案。 開發(fā)自動化工具（如規(guī)則引擎、模型輔助標注），提升數(shù)據(jù)處理效率與標準化水平。 3. 評測框架設(shè)計與模型評估: 構(gòu)建大模型能力評測體系，開發(fā)自動化評估工具，設(shè)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(yōu)缺點，撰寫評估報告并提出調(diào)優(yōu)建議。 跟蹤學術(shù)界與工業(yè)界評測方案（如HELM、Open LLM Leaderboard），推動前沿方法落地。 4. 協(xié)作與賦能: 與算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，設(shè)計數(shù)據(jù)閉環(huán)方案。 沉淀數(shù)據(jù)與評測方法論，推動團隊標準化流程建設(shè)。 任職要求: 1. 計算機科學、人工智能、統(tǒng)計學等相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學歷，本科要求211，3年以上大數(shù)據(jù)/算法相關(guān)經(jīng)驗。 2. 精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，熟練使用Pandas/Numpy等數(shù)據(jù)處理庫。 3. 深入理解大模型技術(shù)（如Transformer、Prompt Engineering、RLHF），具備數(shù)據(jù)側(cè)調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)經(jīng)驗。 4. 熟悉主流數(shù)據(jù)工具鏈（Hugging Face Datasets、Spark、SQL），具備分布式數(shù)據(jù)處理能力。 經(jīng)驗要求: 1. 至少主導過1個完整的大模型數(shù)據(jù)項目（如構(gòu)建千億token級預(yù)訓練數(shù)據(jù)或萬級SFT數(shù)據(jù)）。 2. 具備評測框架開發(fā)經(jīng)驗，熟悉BLEU/ROUGE等傳統(tǒng)指標及基于LLM的自動評估方法（如GPT-4評估）。 3. 對數(shù)據(jù)敏感，能通過統(tǒng)計分析、可視化工具（Tableau/Matplotlib）洞察數(shù)據(jù)問題。 加分項: 1. 在ACL/EMNLP等頂會發(fā)表數(shù)據(jù)相關(guān)論文，或貢獻過開源數(shù)據(jù)集/工具。 2. 熟悉多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（圖像/音頻/視頻）或垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)（法律、醫(yī)療、代碼）。 3. 具備全棧開發(fā)能力，可快速搭建數(shù)據(jù)標注平臺或評測Demo。 特別說明：此為外包崗位，需在客戶現(xiàn)場辦公