职位描述 1、执行AI模型评估在代码方向的评估标准，主导团队成员依据评估标准，完成模型评估工作； 2、完成日常评估任务，汇总评估结论，为模型迭代优化指明方向； 3、参与自动化评测体系建设，探索智能、高效的模型评估方案，主导开发评估工具。 职位要求 通用要求： 1、计算机科学与技术、软件工程、大数据技术、人工智能、智能科学与技术等专业； 2、有良好的编码风格及创新优化意识，具备较强的程序开发能力； 3、有责任心和较强的团队意识，对互联网及人工智能有较强的兴趣； 4、具备优秀的沟通协调能力和团队协作意识，有项目管理或团队负责人经验优先； 5、具备英文阅读能力。

专业技术要求: 1、扎实的计算机基础：具备优秀的代码实现能力，数据结构与算法功底扎实，精通 Python，同时熟练掌握至少一种其他语言（如 Java、Go、JavaScript、C/C++ 等），具备跨语言工程实践经验； 2、全栈开发能力：熟悉常见后端框架（Django、Flask、FastAPI 等）及前端主流框架（React、Vue），掌握常用前端组件库与构建工具，具备独立完成端到端系统开发与部署的能力； 3、工程化与架构设计：具备基础架构设计能力，能够主导中小型系统的软件开发、模块划分与性能优化； 4、DevOps 能力：熟悉 Docker 构建与容器化部署流程，掌握 CI/CD 工具链（Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions 等），能够在命令行环境下完成自动化构建、测试与部署； 5、模型评估与优化：了解常见的 大模型评估流程与指标体系（如 SWE bench、Terminal bench、Artifacts bench等），能基于业务目标设计评测方案并持续优化模型表现； 6、智能编码与AI Agent 实践：实际使用并评估过多款 AI Coding Agent 工具（如 Cursor、Trae、Lovable、Bolt.new 等），熟悉其工作机制、提示结构与在工程开发中的辅助效能，具备基于Agent辅助的高效研发经验。