岗位JD： 1、根据业务需求和目标，主导构建高质量模型数据集，参与从数据构建、效果评估到策略迭代的模型训练完整闭环。 2、案例分析与规则总结：拆解用户问题，理解需求范围，设计理想回复标准应满足的标准要求，总结搜索问答任务不同题型分类下清晰、具体、可操作的理想态细则，协助产研优化规则/链路。 3、深入分析模型badcase，定位问题根因，提出针对性的数据优化方案与模型调优建议，协助模型效果优化。 4、数据合成探索：通过prompt设计搭建数据合成自动化链路，提高数据合成效果和生产效率 岗位要求： 1、985、硕士及以上学位优先；1年以上大模型相关经验，例如训练数据构造、RL偏好标注、模型效果评估、提示词工程。 2、文本理解与逻辑分析：能够快速理解复杂规则和抽象概念，善于洞察文本的细微差别、逻辑链条和内在含义，能主动从大量数据案例中发现问题、总结规则。 3、具备vibe coding能力优先，例如能够使用Python或借助Trae/Cursor/Coze等AI代码工具撰写代码，搭建数据合成自动化链路，或能够设计多轮指令与模型交互对话生成更优回复

人才画像最新澄清： 定位：数据交付专家 POC 人力 & 复审人力 核心职责：能带项目、懂规则、看文本数据 🎯 关键要求 学历背景：硕士优先，或 985/211 本科； 专业不限：人文社科、理工科均可，金融、法律、医疗等垂类专业加分； 能力要求： 大模型认知强，理解 SFT、RLHF、Prompt 工程等基本概念； 文本规则理解力强，能从复杂案例中提炼标准； 沟通表达清晰，具备项目协调和团队协作能力； 加分项： 具备 低代码能力（如使用 Cursor/Coze/Python 简单写脚本辅助处理），非必须但有则优先。 ❌ 明确排除 不要纯算法/科研型候选人（如简历强调“训练模型”“调参”“发论文”）； 不要无法沉下心处理文本细节、缺乏耐心者； 不接受普通民办本科且无突出经验者。 💡 总而言之： “懂规则、能带人、会看数据”的务实型文本数据交付专家，不需强编程，但要有逻辑、有耐心、能落地。 班次信息：周一到周五 10:00-19:00 不排除晚上或节假日加班 是否参加超工时补贴： 是 是否有绩效考核要求：是 期望到岗时间：1月 面试官：共二轮面试，交叉面试