职位描述 构建与优化多模态评估的数据体系，针对图像、文本等不同模态的融合特性，通过高质量数据提升多模态模型在复杂场景下的理解与分析能力。 深度参与多模态模型能力迭代，解析多模态任务（如跨模态检索、图文协同理解等）的需求场景，设计可规模化的数据生产策略，并制定科学合理的效果评估标准。 主导复杂多模态数据的标注与质量把控，能够拆解多模态融合的复杂问题，输出符合模型学习特性的结构化解决方案，确保数据的准确性与完整性。具备较强的带队能力，可以负责带队出题，有较强责任心。 探索 AI 辅助标注等智能化工具在多模态数据生产中的应用，设计自动化脚本或工作流，提升标注效率与数据一致性，降低数据处理成本。

职位要求 计算机科学与技术、软件工程、大数据技术、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历，具备扎实的逻辑基础与多模态数据处理知识。 深入理解大模型技术原理，具备使用先进技巧引导模型生成高质量多模态数据的能力，熟悉多模态融合技术范式，如 CLIP、MDETR 等。 对多模态技术演进有强烈兴趣，能快速学习跨领域知识并追踪相关研究进展，敏锐捕捉多模态评估的前沿趋势。 能够根据多模态场景和能力映射到数据需求，进而设计结构化的数据解决方案，满足模型训练与评估的多样化需求。 出色的跨团队协作能力，擅长通过 SOP 制定、案例复盘等方式推动多模态评估的标准化建设，提升团队整体效能。