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【核心職責】
1. 高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系構(gòu)建（Data Engineering）：
負責LLM預(yù)訓(xùn)練及SFT階段的高質(zhì)量數(shù)據(jù)建設(shè)，包括數(shù)據(jù)合成（Synthetic Data）、數(shù)據(jù)增強及自動化過濾管線的開發(fā)。
設(shè)計數(shù)據(jù)配比策略，通過分析數(shù)據(jù)分布對模型性能的影響，制定數(shù)據(jù)迭代方案，直接提升模型在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)。
2. 自動化評測與模型迭代（Evaluation & Iteration）：
搭建及維護自動化評測框架（如利用LLM-as-a-Judge），減少人工依賴，實現(xiàn)對模型能力的快速反饋。
基于評測結(jié)果進行Badcase歸因分析，與訓(xùn)練組緊密配合，將評測發(fā)現(xiàn)的短板轉(zhuǎn)化為下一輪的SFT數(shù)據(jù)策略，形成“評測-數(shù)據(jù)-優(yōu)化”的閉環(huán)。
3. 模型微調(diào)與實驗（Model Tuning）：
參與部分SFT（有監(jiān)督微調(diào)）及LoRA微調(diào)實驗，驗證不同數(shù)據(jù)策略對模型性能的實際提升效果。
探索業(yè)界前沿的評測驅(qū)動開發(fā)（Evaluation Driven Development）方法論。
【任職要求】
1、本科及以上學(xué)歷，計算機、AI、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
2、代碼能力強： 熟練掌握Python，具備良好的工程化落地能力（要建自動化流，而不是手動測）。
3、算法基礎(chǔ)： 理解Transformer架構(gòu)，熟悉常見的LLM訓(xùn)練流程（Pre-train/SFT/RLHF），理解為什么數(shù)據(jù)質(zhì)量決定模型上限。
4、加分項： 有構(gòu)建自動化數(shù)據(jù)管道、熟悉OpenCompass/Evalscope等評測框架，或有過數(shù)據(jù)生成/蒸餾經(jīng)驗者優(yōu)先。
5、Mindset： 認同“Data-Centric AI”理念，具備敏銳的數(shù)據(jù)洞察力，不僅僅滿足于調(diào)參，更愿意通過數(shù)據(jù)策略解決復(fù)雜問題。