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【学历及专业】计算机、信息管理等相关专业全日制本科及以上学历，一本院校毕业者优先考虑 【工作经验】具备3年以上需求分析相关工作经验，有航空机务工程领域背景者优先 【工作内容】 1. 开展客户需求调研，进行业务流程梳理与产品功能设计； 2. 承担产品需求管理工作； 4. 协同业务负责人完成汇报材料的撰写及客户沟通汇报事宜； 5. 完成上级交办的其他工作任务。 【技能要求】 1. 熟练掌握 Axure、Office、Visio 等常用工具； 2. 具备撰写需求分析文档、调研报告及方案设计文件的能力，可独立输出完整的需求类文档； 3. 工作细致耐心，具备优秀的书面表达能力、沟通协调能力，学习能力强，能够主动高效地推进任务执行。

具备良好的Java编程功底，掌握主流开源技术框架，拥有大型项目开发实施经历；  要求本科及以上学历，计算机相关专业背景，具备五年以上软件开发工作经验；  熟练运用主流后端框架（如Spring Cloud等）进行高效开发； 掌握主流Web前端技术栈VUE/REACT，具备一定的前端开发能力； 熟悉消息中间件、缓存机制等相关技术的应用场景与实践；  熟练使用MySQL、ORACLE等关系型数据库，具备SQL调优能力； 精通LINUX系统操作，熟悉日常运维流程，可独立编写Shell脚本完成自动化任务； 说明： 1. 学历原则上要求统招，能力突出者可适当放宽条件； 2. 负责公司自主开发平台的搭建与管理，涵盖平台配置、服务运维、数据备份等环节，保障研发流程稳定可控； 3. 具备国产化操作系统、国产数据库及中间件使用经验者优先考虑。

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1. 负责分布式资源与作业调度相关功能的需求分析、架构设计及开发落地 2. 构建大规模、高性能、智能化的基于Kubernetes平台的新一代调度系统 3. 承担系统功能的方案设计、编码实现、测试验证及线上运行的数据分析与故障排查 4. 推进智能调度能力建设，融合动态运行指标、深度学习与强化学习等方法，打造下一代智能化、可视化调度引擎 5. 支撑计算密集型、大数据处理、机器学习/深度学习、在线服务等多类业务的混合部署调度，研发高并发、低延迟、可扩展的调度技术 6. 积极参与开源社区和技术生态交流，实现内外部技术成果的双向赋能 7. 本岗位包含值班响应职责，需在服务级别协议（SLA）规定时限内完成客户问题响应，推动问题闭环，持续优化服务体验 职位要求 1. 具备扎实的计算机科学基础，熟练掌握数据结构与算法设计 2. 精通Golang、C++、Java其中至少一门编程语言，具备出色的系统调试与性能调优经验 3. 熟悉Yarn/Mesos/Hadoop/HBase/Flink/Spark/Storm/docker等相关开源技术栈 4. 熟悉Kubernetes/Docker生态系统，深入理解容器调度机制及相关项目源码实现 5. 拥有实际的大数据场景开发经历，具备大规模集群运维管理经验者优先考虑 6. 在上述技术领域参与过开源社区贡献者优先录用

岗位要求：薪资9-13k，本科 1. 学历与经验： 本科及以上学历，具有1-3年数据标注、质量评估、内容审核或相关领域工作经验；不限行业背景（互联网、咨询、传统行业等相关评估经验均可）。需对AIGC类产品，如豆包、可灵、GPT-4O、Midjourney、Stable Diffusion等至少一种有深入使用经历，熟悉图生文/文生图/文生视频技术的特点与能力范围。具备LoRA训练或ComfyUI使用经验者优先考虑。 2. 逻辑思维： 具备良好的逻辑分析能力，能识别复杂文本中的逻辑陷阱，对内容的连贯性与合理性有较强判断力。 3. 主观感知力（高情商表现）： 拥有出色的语义理解能力，不仅能判断正误，还能感知语言表达的“质感”，对主观体验的优劣具备敏锐且准确的把握。 4. 反馈沟通： 表达清晰、客观，能够准确描述评测中出现的标准分歧，并及时反馈，确保信息传达准确无误。 5. 工作态度： 细致沉稳，能适应重复性较强的评估任务，并在持续工作中保持专注与高效输出。 6. 加分项（在满足基本条件基础上）： a. 领域背景： 拥有代码、医疗、金融、命理星象等任一专业领域知识者优先； b. 大模型经验： 具备大模型（LLM）或图生文模型（VLM）相关标注经验者优先； c. 多模态经验： 有文生图（Text-to-Image）或文生视频（Text-to-Video）相关评估或评分经验者优先； 岗位职责： 1. 模型输出评分： 负责对VLM（视觉语言模型）图生文结果进行质量评估，围绕逻辑准确性、事实一致性、是否存在幻觉等维度进行精准打分。 2. 评测集建设： 协助业务团队搭建多模态评测题库，包括收集/筛选特定场景图片，并依据需求撰写高质量、具区分度的Prompt（提示词）。 3. 逻辑与理解判断： 在评估过程中，准确识别模型在逻辑推理和语义理解上的表现，捕捉回复中存在的细微逻辑问题或语义偏差。 4. 主观体验评估： 从用户角度出发，对模型回复的整体表现进行“主观好坏”评判，包括是否自然流畅、是否贴合语境，以及表达是否符合人类习惯与审美标准。 5. 问题整理与反馈： 汇总评测中发现的典型错误案例（Badcase），详细记录并提交给内部负责人，协助汇总优化建议（无需对接技术人员）。 6. 标准执行与统一： 快速掌握并严格执行评测标准流程（SOP），确保在长期任务中保持评分的一致性与规范性。

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