方向一：AI数据策略专家（技术向/PE方向） 目标人群画像： 技术背景出身，对AI有热情，喜欢动手实践。可能是初级算法工程师、懂代码的QA、或技术型产品助理。他们对实现细节和效率优化更感兴趣。 招聘岗位：AI数据策略专家（技术向/PE方向） 职位描述： 负责设计、实现和迭代复杂的Prompt Engineering策略，以生成高质量、多样化的模型训练数据。 深入研究并实践AI Agent、Function Call等机制，构建和优化基于工具调用的数据生产工作流（Workflow）。 编写自动化脚本（如Python）来提升数据处理、数据合成和质量检验的效率，探索更高效的数据生产方式。 针对模型在特定任务上的技术短板（如逻辑推理、代码生成），设计相应的PE策略或数据方案进行攻坚。 与研发团队紧密协作，确保数据生产的技术方案能够顺畅地应用到模型训练中。 职位要求： 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先。 熟悉Prompt Engineering核心方法论，有丰富的PE项目实践经验，能写出高质量、结构化的Prompt。 理解AI Agent工作原理和Function Call机制，有实际的Agent或工具链开发/调用经验。 熟练使用Python进行数据处理或开发自动化脚本，这是核心加分项。 了解SFT、RLHF等大模型训练的基本概念。 具备优秀的逻辑思维、问题拆解能力和动手解决问题的能力。 方向二：AI数据策略专家（内容向/创作方向） 目标人群画像： 文科背景，但逻辑思维能力强。可能是资深编辑、内容策略、文案策划、或语言学研究者。他们对文字、创意和内容质量有极致的追求和敏感度。 招聘岗位：AI数据策略专家（内容向/创作方向） 职位描述： 深耕创意写作（如故事、诗歌）、实用写作（如报告、邮件）、传播型写作（如文案、摘要）等领域，为大模型产出“天花板”级别的高质量示范数据。 负责制定和迭代不同场景下的数据标注标准、内容质量评估体系和筛选策略，定义“好内容”的标准。 分析模型生成内容的优劣，从语言学、逻辑性、创造力等多个维度，归纳核心问题并提出数据优化建议。 基于对内容和用户的理解，设计符合特定风格、场景、角色的对话数据和生成数据。 与产品和运营团队协作，确保数据生产方向与产品目标和用户需求保持一致。 职位要求： 本科及以上学历，语言学、新闻学、汉语言文学、广告学等相关专业优先。 具备极强的文本敏感度和优秀的写作能力，有内容策略、高级编辑、创意文案或专业写作经验者优先。 逻辑思维清晰，善于归纳和总结，能够将感性的内容质量标准，拆解为结构化、可执行的规则。 对AIGC领域有浓厚兴趣，乐于与AI“对话”，并思考如何“教”AI更好地创作。 具备优秀的同理心和想象力，能快速代入不同用户角色进行内容创作。 有基础的Prompt撰写经验者加分，但更看重学习意愿和内容功底。 方向三：AI数据策略专家（分析与策略方向 / POC） 目标人群画像： 有一定的数据分析或产品运营背景，不一定写代码，但数据敏感度高，擅长从数据中发现问题。可能是数据分析师、产品运营、或懂业务的PM。他们是连接业务、数据和模型效果的桥梁。 招聘岗位：AI数据策略专家（分析与策略方向） 职位描述： 作为核心协调者，协同产品、研发团队，完整参与大模型后训练（SFT/RLHF）流程，设计整体数据策略。 深入理解模型训练流程，明确不同阶段（如SFT、PPO）的数据需求，以及数据对模型行为（如安全性、事实性）的直接影响。 通过数据分析（如用户反馈、模型测评数据），定位模型的核心短板和高频问题，并转化为具体的数据需求，驱动数据生产。 负责追踪数据生产到模型上线的全链路，评估数据对模型效果的实际贡献，形成数据-模型-效果的优化闭环。 设计并执行小规模的数据实验（POC），快速验证新数据类型或新策略的有效性。 职位要求： 本科及以上学历，专业不限，应用数学、统计学、计算机或商科背景者优先。 必须了解LLM模型训练的基本流程（如预训练、SFT、RLHF），并能清晰阐述数据在其中的关键作用。 具备数据分析能力，能够从数据中发现规律和问题。熟练使用Excel进行数据分析（如VLOOKUP、数据透视表）是最低要求，会SQL或Python进行数据分析者优先。 有大模型评测、数据分析、产品运营或项目管理相关经验者优先。 具备出色的跨团队沟通协作能力、项目推动能力和系统性思考能力。 对数据驱动模型优化有强烈的好奇心和自驱力。

方向一：AI数据策略专家（技术向/PE方向） 目标人群画像： 技术背景出身，对AI有热情，喜欢动手实践。可能是初级算法工程师、懂代码的QA、或技术型产品助理。他们对实现细节和效率优化更感兴趣。 招聘岗位：AI数据策略专家（技术向/PE方向） 职位描述： 负责设计、实现和迭代复杂的Prompt Engineering策略，以生成高质量、多样化的模型训练数据。 深入研究并实践AI Agent、Function Call等机制，构建和优化基于工具调用的数据生产工作流（Workflow）。 编写自动化脚本（如Python）来提升数据处理、数据合成和质量检验的效率，探索更高效的数据生产方式。 针对模型在特定任务上的技术短板（如逻辑推理、代码生成），设计相应的PE策略或数据方案进行攻坚。 与研发团队紧密协作，确保数据生产的技术方案能够顺畅地应用到模型训练中。 职位要求： 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先。 熟悉Prompt Engineering核心方法论，有丰富的PE项目实践经验，能写出高质量、结构化的Prompt。 理解AI Agent工作原理和Function Call机制，有实际的Agent或工具链开发/调用经验。 熟练使用Python进行数据处理或开发自动化脚本，这是核心加分项。 了解SFT、RLHF等大模型训练的基本概念。 具备优秀的逻辑思维、问题拆解能力和动手解决问题的能力。 方向二：AI数据策略专家（内容向/创作方向） 目标人群画像： 文科背景，但逻辑思维能力强。可能是资深编辑、内容策略、文案策划、或语言学研究者。他们对文字、创意和内容质量有极致的追求和敏感度。 招聘岗位：AI数据策略专家（内容向/创作方向） 职位描述： 深耕创意写作（如故事、诗歌）、实用写作（如报告、邮件）、传播型写作（如文案、摘要）等领域，为大模型产出“天花板”级别的高质量示范数据。 负责制定和迭代不同场景下的数据标注标准、内容质量评估体系和筛选策略，定义“好内容”的标准。 分析模型生成内容的优劣，从语言学、逻辑性、创造力等多个维度，归纳核心问题并提出数据优化建议。 基于对内容和用户的理解，设计符合特定风格、场景、角色的对话数据和生成数据。 与产品和运营团队协作，确保数据生产方向与产品目标和用户需求保持一致。 职位要求： 本科及以上学历，语言学、新闻学、汉语言文学、广告学等相关专业优先。 具备极强的文本敏感度和优秀的写作能力，有内容策略、高级编辑、创意文案或专业写作经验者优先。 逻辑思维清晰，善于归纳和总结，能够将感性的内容质量标准，拆解为结构化、可执行的规则。 对AIGC领域有浓厚兴趣，乐于与AI“对话”，并思考如何“教”AI更好地创作。 具备优秀的同理心和想象力，能快速代入不同用户角色进行内容创作。 有基础的Prompt撰写经验者加分，但更看重学习意愿和内容功底。 方向三：AI数据策略专家（分析与策略方向 / POC） 目标人群画像： 有一定的数据分析或产品运营背景，不一定写代码，但数据敏感度高，擅长从数据中发现问题。可能是数据分析师、产品运营、或懂业务的PM。他们是连接业务、数据和模型效果的桥梁。 招聘岗位：AI数据策略专家（分析与策略方向） 职位描述： 作为核心协调者，协同产品、研发团队，完整参与大模型后训练（SFT/RLHF）流程，设计整体数据策略。 深入理解模型训练流程，明确不同阶段（如SFT、PPO）的数据需求，以及数据对模型行为（如安全性、事实性）的直接影响。 通过数据分析（如用户反馈、模型测评数据），定位模型的核心短板和高频问题，并转化为具体的数据需求，驱动数据生产。 负责追踪数据生产到模型上线的全链路，评估数据对模型效果的实际贡献，形成数据-模型-效果的优化闭环。 设计并执行小规模的数据实验（POC），快速验证新数据类型或新策略的有效性。 职位要求： 本科及以上学历，专业不限，应用数学、统计学、计算机或商科背景者优先。 必须了解LLM模型训练的基本流程（如预训练、SFT、RLHF），并能清晰阐述数据在其中的关键作用。 具备数据分析能力，能够从数据中发现规律和问题。熟练使用Excel进行数据分析（如VLOOKUP、数据透视表）是最低要求，会SQL或Python进行数据分析者优先。 有大模型评测、数据分析、产品运营或项目管理相关经验者优先。 具备出色的跨团队沟通协作能力、项目推动能力和系统性思考能力。 对数据驱动模型优化有强烈的好奇心和自驱力。