文本大模型评估

职位描述：
结合PromptEngineering（PE）与AIAgent架构，面向多模态交互、内容生成等应用场景，规划数据策略并输出适配大模型各训练阶段的高质量语料，持续优化数据生产流程及工具调用链路。
协同产品与技术团队，参与大模型后训练（SFT/RLHF）全过程，涵盖数据收集、标注管理、数据合成至效果评估的闭环优化工作。
在创意写作、实用文本生成、传播类内容创作等领域，建立并迭代数据规范、细化执行规则与筛选机制。
针对模型常见问题，依据SFT与强化学习需求，设计Prompt策略、构建workflow流程，探索更高效的数据生成路径。

职位要求：
本科及以上学历，计算机、人工智能、应用数学、语言学等相关专业背景，具备扎实的逻辑思维能力与良好文本感知力者优先。
掌握PromptEngineering核心方法，具备实际项目经验，理解AIAgent运行机制、FunctionCall实现原理，熟悉SFT与RL基本概念。
具备从NLP数据视角出发的文本分析能力，拥有数据统计处理经验者更佳。
具备出色的团队协作能力、问题拆解能力与自主推动力。
加分项：熟练运用Python开展数据清洗与Agent工具链开发，具备自动化脚本编写经验。