杭州·余杭区
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视觉&文本项目、标注组长质检都在招~
多模态意图Agent数据工程师
"核心职责
1. 高质量数据标注：对文本、图像、语音等多模态数据进行精细化标注，包括但不限于用户意图分类、对话行为识别、多轮上下文关联、跨模态语义对齐、Agent路由决策标签等；
2. 标注规范制定与迭代：参与制定、优化并维护标注指南，确保标注标准清晰、一致且贴合模型训练需求；
3. 数据质量管控：执行交叉校验、一致性检查与异常数据筛查，保障标注数据的高准确率与高覆盖率；
4. 模型反馈闭环：分析模型在训练数据成果上的表现，识别标注盲区或歧义案例，提出数据增强或标注策略改进建议；
5. 跨团队协作：与算法工程师、产品经理紧密配合，理解业务场景与技术目标，确保标注工作精准支撑模型迭代方向；
6. 工具与流程优化：参与标注工具的使用反馈与流程改进，提升标注效率与体验；
7. 众包协作与质控：对接众包团队进行任务拆解、答疑，创建并维护高质量黄金集与标注标准一致性。
任职要求
1. 本科及以上学历，语言学、心理学、计算机、人工智能、信息管理或相关专业优先；
2. 具备1年以上数据标注、NLP或AI相关项目经验，有对话系统或多模态项目背景者优先；
3. 优秀的逻辑思维与细节敏感度，能准确理解复杂语义与用户意图；
4. 出色的中文语言能力，对语义歧义、上下文依赖、文化语境有敏锐洞察力；
5. 熟练使用办公软件，能快速适应标注平台与协作工具；
6. 责任心强，具备良好的沟通能力和团队协作精神；
7. 能承受一定强度的重复性工作，同时保持高准确率与高产出；
8. 具备基础的数据分析能力，能够产出简明报表与可视化数据洞察。
加分项
1. 有大模型（LLM）或Agent系统相关数据标注/评估经验；
2. 熟悉Prompt工程、对话策略或意图识别（Intent Detection）基本原理；
3. 具备基础编程能力（如Python）或熟悉SQL，能进行简单数据处理；
4. 了解多模态融合（如图文、AIGC）技术概念；
5. 有标注团队管理、众包管理或质检经验；
6. 熟悉AI伦理、数据隐私及内容安全规范；
7. 持续关注AI前沿与行业动态，对AI行业充满热情。"
RLHF-RM数据建设工程师 薪资范围10-13k
"职位职责
1. 高质量偏好数据标注
○ 对同一提示（prompt）下由大语言模型生成的2–4个回复进行成对或全局排序（ranking），依据标准判断哪个回复更符合人类偏好；
○ 在多维评估维度（如：事实准确性、安全性、指令遵循度等）下进行细粒度打分或分类；
○ 识别并标记模型输出中的潜在风险内容，包括但不限于：事实错误、偏见歧视、诱导性语言、安全风险内容等。
2. 标注质量保障与反馈闭环
○ 定期参与标注一致性校准会议，与团队对齐判断标准；
○ 主动记录模糊案例、边界情况或指南冲突点，提出改进建议；
○ 配合质检流程，接受随机抽查与回溯评估，确保个人标注准确率 ≥95%（以内部标准为准）。
3. 协作与知识沉淀
○ 与Prompt工程师协作，理解任务背景与模型能力边界，提升标注上下文感知能力；
○ 参与标注文档（SOP）的撰写、更新与本地化（中英双语场景）；
○ 必要时撰写简要标注理由（justification），用于模型可解释性分析或人工审核复盘。
4. 数据多样性与场景覆盖
○ 能够处理覆盖多领域（如科技、医疗、法律、教育、娱乐、日常生活等）和多风格（正式/口语/创意/技术文档等）的模型输出；
○ 在特定专项任务中（如对抗性测试、价值观对齐、文化适配等），按需完成高难度标注。
5. 协助主管，完成对外部团队人力管理，包括：准确率、进度、人员答疑纠错等。
职位要求
必备条件：
● 本科及以上学历，语言学、心理学、计算机、认知科学、哲学、新闻传播、教育学等相关专业优先；
● 有1年以上内容审核、编辑校对、用户研究、UX评估、测试用例设计或AI数据奖励建模标注经验；
● 熟悉大语言模型基本概念（如token、prompt、temperature、RLHF流程等）；
● 使用过主流大模型（如GPT、Claude、通义千问、文心一言等）并对其优缺点有观察。
● 出色的中文阅读理解能力，对语言细微差异敏感，具备较强的逻辑分析与批判性思维；
● 对模型输出的文本回答，有优秀的范式理解；
● 对AI伦理、模型安全、内容合规等议题有一定认知，能够在指导下理解并严格执行标注规范，注重细节，责任心强；
● 能熟练使用办公软件（如Excel、Google Sheets）及内部标注平台；
● 熟悉大语言模型评测，对大语言模型机理敏感；
● 良好的沟通能力与团队协作意识。
加分素质：
● 设计并执行多维度模型评测方案（排序/打分）
● 构建科学评估指标体系及数据分析框架
● 定位模型缺陷案例（Bad Case），推动效果优化闭环
● 了解大语言模型基本原理或RLHF流程；
● 了解大语言模型评测，知晓DPO/PPO等RL的基本训练方法；
● 熟悉英文（能阅读技术文档或双语对比更佳）；
● 对科技、哲学、社会议题有持续关注和独立思考。"
业务质量管理西溪C区
"岗位职责：
负责标注团队新员工的业务培训和指导，确保其快速掌握标注规范和流程。
负责标注团队日常工作的质量监督和指导，及时发现和解决标注过程中的问题。
负责标注团队内部的知识分享和经验交流，提升团队整体业务水平，监督日常工作状态。
参与标注规范和流程的制定和优化，提升标注效率和质量，包括但不限于进行日常质检工作及质检全局标准。
任职要求：
● 本科及以上学历（全日制专升本也可），计算机、语言学等相关专业优先。
● 2年以上数据标注相关工作经验，熟悉常见标注工具和平台。
● 具备扎实的业务知识和丰富的标注经验，能够准确理解和执行标注规范。
● 具备良好的沟通表达能力、团队合作精神和责任心。
● 具备较强的学习能力和问题解决能力，能够快速适应新的标注任务。
● 具备一定的团队管理经验者优先。"
岗位一：VLM基模评测 Job Description：
一、核心职责
1. 评测体系开发
○ 设计并完善视觉语言模型的评测方案，涵盖生成质量、逻辑一致性、多模态对齐等核心维度。
○ 构建自动化评测工具链，集成公开评测集（如COCO、VQA）至内部平台，提升评测效率。
2. 模型效果评估与优化
○ 执行日常模型测试，输出量化评测报告，定位模型短板（如图像细节失真、图文语义偏差等）并提出改进建议。
○ 协同算法团队开展消融实验，验证优化策略的有效性。
3. 数据与标准管理
○ 主导测试数据集的构建与清洗，确保覆盖多样场景及边缘案例。
○ 制定并迭代评测标准，推动团队对齐标注规则与质量要求。
4. 技术前瞻与竞品分析
○ 跟踪Diffusion、Transformer等模型技术演进，探索评测方法创新（如引入人类偏好反馈机制）。
○ 定期输出竞品模型对比分析，为技术决策提供依据。
二、任职要求
1. 硬性要求
● 学历专业：本科，文科生（英语、新闻学、汉语言学等优先），理科生（计算机/电子信息等优先）。
● 经验背景：
○ 1年以上AI模型评测、算法测试或计算机视觉项目经验；
○ 有ComfyUI、Hugging Face、MJ等平台实战案例者加分；
○ 掌握视觉模型科学的评测标签和数据分析方法，挖掘模型效果上的badcase并推动链路上的优化；
○ 具备基本的benchmark评测集构建能力；
○ 对图片美学有比较系统化的维度评估能力。
● 技术能力：
○ 最好熟悉Python，了解一定的PyTorch/TensorFlow及评测工具链（如Postman、OpenCV）；
○ 理解VLM架构（如CLIP、BLIP、LLaVA）及生成模型原理（Stable Diffusion、DALL·E、MJ）；
○ 协助算法完成自动化测试工具的完善、具有数据标注管理或大模型部署优化经验者优先。
2. 软性素质
● 分析能力：数据敏感度高，能通过量化指标拆解复杂问题；
● 协作与沟通：高效联动算法、产品团队，推动技术落地，团队归属感强；
● 创新与责任：对AI技术有热情，主动探索前沿方向，抗压能力强。
岗位二：大版本评测
"一、核心职责：
● 全链路模型评估
○ 设计并实施多维度LLM文本评估方案（排序/打分/AB测试）
○ 构建行业垂域Benchmark数据集，辅助自动化评估工具链性能
○ 主导模型效果归因分析，定位缺陷案例（Bad Case）及风险模式
○ 日常参与NLP项目下多版本模型迭代评测
● 质量体系构建
○ 建立文本生成质量评估指标体系（安全性/事实性/有用性等）
○ 制定细粒度评测规范与质量管控流程
○ 持续优化评估方法论，提升评测效度与信度
● 技术驱动优化
○ 协同算法团队完成模型缺陷根因分析，输出可量化的优化建议并推动工程落地
○ 探索Prompt Engineering等调优技术对模型表现的提升路径
二、必备条件或资质：
● 学历与专业背景
○ 本科一批优先（大模型领域经验突出者可放宽至普通本科）
○ 专业倾向：
■ 文科类：英语语言文学、新闻传播学、汉语语言学等方向优先
■ 理工类：计算机科学、电子信息工程等方向优先
● 工作经验与核心能力
○ 具备1年以上 LLM文本数据评测经验，包括：
■ 设计并执行多维度模型评测方案（排序/打分）
■ 构建科学评估指标体系及数据分析框架
■ 定位模型缺陷案例（Bad Case），推动效果优化闭环
○ 掌握Benchmark数据集构建方法论
○ 知识储备丰富，涉猎较广泛，学习能力强，使用过大模型产品（千问/豆包/DeepSeek/kimi）者优先
○ 具有文本质量敏感度：
■ 精准识别生成内容的无害性、事实准确性及信息价值
■ 具备大规模文本处理能力（日均万字符级审阅）
● 职业素养
○ 逻辑思维及系统分析能力
○ 抗压能力与工作稳定性（需全程参与评测闭环全生命周期，稳定工作）
○ 跨职能协作与资源整合能力
○ 持续学习与技术洞察力"
岗位三：算法支持策略
工作内容：
1. 标注管理与标准制定：
● 负责业务线算法标注工作，包括需求分析、标注标准的制定与更新、流程设计与优化。
● 根据实际项目情况，持续更新和完善标注标准。
2. 团队培训与质量提升：
● 培训内外部标注团队，确保其充分理解标注规则及具体要求。
● 识别标注过程中存在的问题，制定改进措施，提高标注质量与效率。
3. 交付与质量管理：
● 按要求完成数据交付任务，确保数据的交付质量达到标准。
● 针对交付后的反馈，进行质量分析并优化流程。
4. 部门协调与配合：
● 协调并配合算法、下载、标注、策略、培训等相关部门，确保项目顺利推进。
● 建立与维护良好的跨部门沟通机制，及时解决协作中的问题。
任职要求：
1. 教育背景与经验要求：
● 本科及以上学历。数学、STEM、文学相关专业。
● 2年以上文本数据标注项目管理经验，有大模型标注项目管理经验者优先。
2. 专业能力：
● 具备优秀的文字理解能力，尤其在长文本精读、理解和问题诊断方面有显著优势。
● 优先考虑英文/数学能力强/语文等相关背景的候选人。
3. 文档与沟通能力：
● 熟练撰写高质量文档，尤其是文本类标注标准类文档、调研报告类文档及汇报类文档。
● 具备清晰的口头表达能力，能高效传递标注标准并反馈问题。
4. 技术兴趣与行业关注：
● 对AI技术充满兴趣，并有一定的大模型相关知识储备。
● 关注行业动态，愿意学习并参与与AI相关的技术应用。
加分项：
● 有独立负责过复杂标注项目的经验。
● 熟悉大语言模型（如GPT、BERT）标注需求和工作流程。
● 善于团队协作，有效解决团队内部的执行问题。"
多模态意图Agent数据工程师
"核心职责
1. 高质量数据标注：对文本、图像、语音等多模态数据进行精细化标注，包括但不限于用户意图分类、对话行为识别、多轮上下文关联、跨模态语义对齐、Agent路由决策标签等；
2. 标注规范制定与迭代：参与制定、优化并维护标注指南，确保标注标准清晰、一致且贴合模型训练需求；
3. 数据质量管控：执行交叉校验、一致性检查与异常数据筛查，保障标注数据的高准确率与高覆盖率；
4. 模型反馈闭环：分析模型在训练数据成果上的表现，识别标注盲区或歧义案例，提出数据增强或标注策略改进建议；
5. 跨团队协作：与算法工程师、产品经理紧密配合，理解业务场景与技术目标，确保标注工作精准支撑模型迭代方向；
6. 工具与流程优化：参与标注工具的使用反馈与流程改进，提升标注效率与体验；
7. 众包协作与质控：对接众包团队进行任务拆解、答疑，创建并维护高质量黄金集与标注标准一致性。
任职要求
1. 本科及以上学历，语言学、心理学、计算机、人工智能、信息管理或相关专业优先；
2. 具备1年以上数据标注、NLP或AI相关项目经验，有对话系统或多模态项目背景者优先；
3. 优秀的逻辑思维与细节敏感度，能准确理解复杂语义与用户意图；
4. 出色的中文语言能力，对语义歧义、上下文依赖、文化语境有敏锐洞察力；
5. 熟练使用办公软件，能快速适应标注平台与协作工具；
6. 责任心强，具备良好的沟通能力和团队协作精神；
7. 能承受一定强度的重复性工作，同时保持高准确率与高产出；
8. 具备基础的数据分析能力，能够产出简明报表与可视化数据洞察。
加分项
1. 有大模型（LLM）或Agent系统相关数据标注/评估经验；
2. 熟悉Prompt工程、对话策略或意图识别（Intent Detection）基本原理；
3. 具备基础编程能力（如Python）或熟悉SQL，能进行简单数据处理；
4. 了解多模态融合（如图文、AIGC）技术概念；
5. 有标注团队管理、众包管理或质检经验；
6. 熟悉AI伦理、数据隐私及内容安全规范；
7. 持续关注AI前沿与行业动态，对AI行业充满热情。"
RLHF-RM数据建设工程师 薪资范围10-13k
"职位职责
1. 高质量偏好数据标注
○ 对同一提示（prompt）下由大语言模型生成的2–4个回复进行成对或全局排序（ranking），依据标准判断哪个回复更符合人类偏好；
○ 在多维评估维度（如：事实准确性、安全性、指令遵循度等）下进行细粒度打分或分类；
○ 识别并标记模型输出中的潜在风险内容，包括但不限于：事实错误、偏见歧视、诱导性语言、安全风险内容等。
2. 标注质量保障与反馈闭环
○ 定期参与标注一致性校准会议，与团队对齐判断标准；
○ 主动记录模糊案例、边界情况或指南冲突点，提出改进建议；
○ 配合质检流程，接受随机抽查与回溯评估，确保个人标注准确率 ≥95%（以内部标准为准）。
3. 协作与知识沉淀
○ 与Prompt工程师协作，理解任务背景与模型能力边界，提升标注上下文感知能力；
○ 参与标注文档（SOP）的撰写、更新与本地化（中英双语场景）；
○ 必要时撰写简要标注理由（justification），用于模型可解释性分析或人工审核复盘。
4. 数据多样性与场景覆盖
○ 能够处理覆盖多领域（如科技、医疗、法律、教育、娱乐、日常生活等）和多风格（正式/口语/创意/技术文档等）的模型输出；
○ 在特定专项任务中（如对抗性测试、价值观对齐、文化适配等），按需完成高难度标注。
5. 协助主管，完成对外部团队人力管理，包括：准确率、进度、人员答疑纠错等。
职位要求
必备条件：
● 本科及以上学历，语言学、心理学、计算机、认知科学、哲学、新闻传播、教育学等相关专业优先；
● 有1年以上内容审核、编辑校对、用户研究、UX评估、测试用例设计或AI数据奖励建模标注经验；
● 熟悉大语言模型基本概念（如token、prompt、temperature、RLHF流程等）；
● 使用过主流大模型（如GPT、Claude、通义千问、文心一言等）并对其优缺点有观察。
● 出色的中文阅读理解能力，对语言细微差异敏感，具备较强的逻辑分析与批判性思维；
● 对模型输出的文本回答，有优秀的范式理解；
● 对AI伦理、模型安全、内容合规等议题有一定认知，能够在指导下理解并严格执行标注规范，注重细节，责任心强；
● 能熟练使用办公软件（如Excel、Google Sheets）及内部标注平台；
● 熟悉大语言模型评测，对大语言模型机理敏感；
● 良好的沟通能力与团队协作意识。
加分素质：
● 设计并执行多维度模型评测方案（排序/打分）
● 构建科学评估指标体系及数据分析框架
● 定位模型缺陷案例（Bad Case），推动效果优化闭环
● 了解大语言模型基本原理或RLHF流程；
● 了解大语言模型评测，知晓DPO/PPO等RL的基本训练方法；
● 熟悉英文（能阅读技术文档或双语对比更佳）；
● 对科技、哲学、社会议题有持续关注和独立思考。"
业务质量管理西溪C区
"岗位职责：
负责标注团队新员工的业务培训和指导，确保其快速掌握标注规范和流程。
负责标注团队日常工作的质量监督和指导，及时发现和解决标注过程中的问题。
负责标注团队内部的知识分享和经验交流，提升团队整体业务水平，监督日常工作状态。
参与标注规范和流程的制定和优化，提升标注效率和质量，包括但不限于进行日常质检工作及质检全局标准。
任职要求：
● 本科及以上学历（全日制专升本也可），计算机、语言学等相关专业优先。
● 2年以上数据标注相关工作经验，熟悉常见标注工具和平台。
● 具备扎实的业务知识和丰富的标注经验，能够准确理解和执行标注规范。
● 具备良好的沟通表达能力、团队合作精神和责任心。
● 具备较强的学习能力和问题解决能力，能够快速适应新的标注任务。
● 具备一定的团队管理经验者优先。"
岗位一：VLM基模评测 Job Description：
一、核心职责
1. 评测体系开发
○ 设计并完善视觉语言模型的评测方案，涵盖生成质量、逻辑一致性、多模态对齐等核心维度。
○ 构建自动化评测工具链，集成公开评测集（如COCO、VQA）至内部平台，提升评测效率。
2. 模型效果评估与优化
○ 执行日常模型测试，输出量化评测报告，定位模型短板（如图像细节失真、图文语义偏差等）并提出改进建议。
○ 协同算法团队开展消融实验，验证优化策略的有效性。
3. 数据与标准管理
○ 主导测试数据集的构建与清洗，确保覆盖多样场景及边缘案例。
○ 制定并迭代评测标准，推动团队对齐标注规则与质量要求。
4. 技术前瞻与竞品分析
○ 跟踪Diffusion、Transformer等模型技术演进，探索评测方法创新（如引入人类偏好反馈机制）。
○ 定期输出竞品模型对比分析，为技术决策提供依据。
二、任职要求
1. 硬性要求
● 学历专业：本科，文科生（英语、新闻学、汉语言学等优先），理科生（计算机/电子信息等优先）。
● 经验背景：
○ 1年以上AI模型评测、算法测试或计算机视觉项目经验；
○ 有ComfyUI、Hugging Face、MJ等平台实战案例者加分；
○ 掌握视觉模型科学的评测标签和数据分析方法，挖掘模型效果上的badcase并推动链路上的优化；
○ 具备基本的benchmark评测集构建能力；
○ 对图片美学有比较系统化的维度评估能力。
● 技术能力：
○ 最好熟悉Python，了解一定的PyTorch/TensorFlow及评测工具链（如Postman、OpenCV）；
○ 理解VLM架构（如CLIP、BLIP、LLaVA）及生成模型原理（Stable Diffusion、DALL·E、MJ）；
○ 协助算法完成自动化测试工具的完善、具有数据标注管理或大模型部署优化经验者优先。
2. 软性素质
● 分析能力：数据敏感度高，能通过量化指标拆解复杂问题；
● 协作与沟通：高效联动算法、产品团队，推动技术落地，团队归属感强；
● 创新与责任：对AI技术有热情，主动探索前沿方向，抗压能力强。
岗位二：大版本评测
"一、核心职责：
● 全链路模型评估
○ 设计并实施多维度LLM文本评估方案（排序/打分/AB测试）
○ 构建行业垂域Benchmark数据集，辅助自动化评估工具链性能
○ 主导模型效果归因分析，定位缺陷案例（Bad Case）及风险模式
○ 日常参与NLP项目下多版本模型迭代评测
● 质量体系构建
○ 建立文本生成质量评估指标体系（安全性/事实性/有用性等）
○ 制定细粒度评测规范与质量管控流程
○ 持续优化评估方法论，提升评测效度与信度
● 技术驱动优化
○ 协同算法团队完成模型缺陷根因分析，输出可量化的优化建议并推动工程落地
○ 探索Prompt Engineering等调优技术对模型表现的提升路径
二、必备条件或资质：
● 学历与专业背景
○ 本科一批优先（大模型领域经验突出者可放宽至普通本科）
○ 专业倾向：
■ 文科类：英语语言文学、新闻传播学、汉语语言学等方向优先
■ 理工类：计算机科学、电子信息工程等方向优先
● 工作经验与核心能力
○ 具备1年以上 LLM文本数据评测经验，包括：
■ 设计并执行多维度模型评测方案（排序/打分）
■ 构建科学评估指标体系及数据分析框架
■ 定位模型缺陷案例（Bad Case），推动效果优化闭环
○ 掌握Benchmark数据集构建方法论
○ 知识储备丰富，涉猎较广泛，学习能力强，使用过大模型产品（千问/豆包/DeepSeek/kimi）者优先
○ 具有文本质量敏感度：
■ 精准识别生成内容的无害性、事实准确性及信息价值
■ 具备大规模文本处理能力（日均万字符级审阅）
● 职业素养
○ 逻辑思维及系统分析能力
○ 抗压能力与工作稳定性（需全程参与评测闭环全生命周期，稳定工作）
○ 跨职能协作与资源整合能力
○ 持续学习与技术洞察力"
岗位三：算法支持策略
工作内容：
1. 标注管理与标准制定：
● 负责业务线算法标注工作，包括需求分析、标注标准的制定与更新、流程设计与优化。
● 根据实际项目情况，持续更新和完善标注标准。
2. 团队培训与质量提升：
● 培训内外部标注团队，确保其充分理解标注规则及具体要求。
● 识别标注过程中存在的问题，制定改进措施，提高标注质量与效率。
3. 交付与质量管理：
● 按要求完成数据交付任务，确保数据的交付质量达到标准。
● 针对交付后的反馈，进行质量分析并优化流程。
4. 部门协调与配合：
● 协调并配合算法、下载、标注、策略、培训等相关部门，确保项目顺利推进。
● 建立与维护良好的跨部门沟通机制，及时解决协作中的问题。
任职要求：
1. 教育背景与经验要求：
● 本科及以上学历。数学、STEM、文学相关专业。
● 2年以上文本数据标注项目管理经验，有大模型标注项目管理经验者优先。
2. 专业能力：
● 具备优秀的文字理解能力，尤其在长文本精读、理解和问题诊断方面有显著优势。
● 优先考虑英文/数学能力强/语文等相关背景的候选人。
3. 文档与沟通能力：
● 熟练撰写高质量文档，尤其是文本类标注标准类文档、调研报告类文档及汇报类文档。
● 具备清晰的口头表达能力，能高效传递标注标准并反馈问题。
4. 技术兴趣与行业关注：
● 对AI技术充满兴趣，并有一定的大模型相关知识储备。
● 关注行业动态，愿意学习并参与与AI相关的技术应用。
加分项：
● 有独立负责过复杂标注项目的经验。
● 熟悉大语言模型（如GPT、BERT）标注需求和工作流程。
● 善于团队协作，有效解决团队内部的执行问题。"
2026-04-27 12:26
IP属地：浙江杭州
职位福利
本科1-3年文本标注大模型评测视觉项目文本评测质检标注组长图片标注
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