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岗位职责
1. 负责训练数据（预训练/SFT/RLHF）的清洗、去重、去污染与标注质检；
2. 基于模型评测结果与 bad case 进行数据归因分析，追溯至数据层面根因，输出可验证的修复方案并推动落实；
3. 负责评测基准（Benchmark）的构建与维护，严格控制评测集的版本管理与数据泄漏风险；
4. 深入分析数据分布特征与潜在质量问题，建立质量监控指标并持续跟踪改进效果；
5. 持续优化数据生产与质检流程，追求更高的数据质量上限与效率上限。
任职要求（须同时满足）
1. 本科及以上学历，3 年以上数据分析经验，其中不少于 1 年大模型/AI 数据相关经验；
2. 对 LLM 训练全流程（预训练/SFT/RLHF）的数据需求有深入且基于实践的理解；
3. 精通 SQL，熟练使用 Python 进行大规模数据处理与分析；
4. 具备极强的数据敏感度与逻辑归因能力，能够从海量数据中识别细微异常并定位根源；
5. 具备高度的主动性与 ownership，能够独立发现问题、定义问题并推动闭环解决。
优先考虑
• 有训练数据集或 Benchmark 评测集构建经验；
• 有数据去污染、质检体系或数据治理体系建设经验；
• 有大模型辅助标注/质检的实际落地经验并取得可量化效果。
软件和信息技术服务业
