1. 参与大语言模型在垂直领域的数据生产与优化：负责通用主题问题的理解与逻辑拆解，明确任务目标与关键信息；针对模型生成的初始回答，识别逻辑漏洞或语言不通顺之处，进行高质量改写，确保标注数据的准确性与实验有效性。 2. 从用户视角理解并处理复杂开放式问题：具备良好的问题拆解与关键词提取能力，逻辑清晰地补全思考链路；能够自然流畅地组织信息，进行事实、推理、观点的区分与表达；擅长识别模型输出中的逻辑不一致与语义偏差；在历史、科技、文化、社会等常见知识领域之一具备深入理解及信息整合能力。 3. 跨团队协作：与算法、产品等团队紧密配合，深入理解垂类方向用户需求及模型特性，不断迭代标注标准，提升数据质量与准确性。 4. 关注行业动态与先进实践：持续关注大语言模型的发展趋势，探索数据生产在模型能力提升中的作用，学习并应用行业先进的数据生产方法于标注工作中。

对工作年限无强要求，如果面试人专业和学历足够优秀（硕士，211 985代码科班出身），精通python，仅有文本大模型、agent实习经验的话，也可以推荐哈。