负责大语言模型在语言能力方向（对话交互、翻译等）的质量评估体系设计与落地。从语言学与认知视角出发，与产品及研发团队协同，将语言质量、交互合理性、语义一致性等专业判断转化为结构化、可执行的评估标准与流程。 具体业务： 1、主导模型输出在多语言、多场景下的系统性评估，从准确性、流畅性、一致性等维度进行深度分析，输出高质量评估报告，为模型优化提供关键依据。 2、搭建与迭代语言能力评测框架，包括但不限于：评测指标体系设计、评测数据构建与质量控制。推动从专家评估向半自动/自动评估体系演进，提升评测效率与稳定性。 3、将定性语言判断抽象为可量化指标，设计标注规范与数据结构，构建高质量人评评测数据集；结合数据分析方法，识别模型在对话与翻译任务中的问题（如幻觉、歧义处理失败、语境理解偏差等），并推动优化闭环。 4、探索评测方法前沿，包括 LLM-as-a-judge、对抗测试、多轮对话评测、跨语言一致性评估等方向，持续优化评测方法的可靠性与可扩展性。

基础要求 1、优先考虑：具备 AI 模型评测体系设计经验，或参与过 benchmark / evaluation pipeline 搭建者，学历要求可适当放宽。 2、需要具备 POC / 项目负责人意识，能够独立设计评测方案、拆解问题，并推动跨团队落地。 3、具备良好的抽象能力与结构化思维，能够在复杂语言现象中提炼共性问题；沟通表达清晰，逻辑严谨，责任心强。 4、具备优秀的项目推进能力，能够统筹评测方案设计、数据构建与跨团队协作，将评测结果有效转化为产品与模型优化策略。 学历背景要求 毕业于优秀院校（语言学、心理学、计算语言学、NLP 等相关专业优先），具备 1-3 年相关经验；或具备扎实学术背景并有明确意愿进入 AI 评测方向。 在以下一个或多个领域具备专业背景： 1、语言学 / 应用语言学： 具备扎实的语义学、语用学、语篇分析或跨文化交际基础，能够系统分析语言质量问题（如歧义、指代、语境适配等），并具备多语言理解能力者优先。 2、心理学 / 认知科学： 理解人类语言理解与生成机制（如认知负荷、对话协作原则等），能够从用户视角评估对话系统的自然性与可理解性。 3、计算语言学 / NLP 相关方向： 熟悉机器翻译、对话系统等任务的基本方法与评测指标，理解模型能力边界与常见问题类型。 核心能力要求 1、 能够将定性的语言判断抽象为结构化评估维度与量化指标（如评分体系、rubric 设计等） 2、熟悉或了解主流评测框架与 benchmark，具备评测体系搭建或改造经验 3、具备数据处理与分析能力（Python / Excel / SQL 等），能够从评测数据中提炼模型问题与改进方向 4、理解大语言模型基本原理及其在对话、翻译任务中的典型表现与局限