海淀区
职位详情
职位描述：
主要承接大模型数据生产、模型评估及运营相关业务，与研发、产品等团队紧密协作，在预训练、监督微调、强化学习、能力评测及产品落地等大模型全流程数据环节中，协同推进模型性能的持续优化与实际应用。
主要工作内容包括：
搭建并维护高效稳定的3D数据处理Pipeline，负责大规模3D数据的清洗、去噪及格式转换（OBJ/GLB/FBX/PLY），编写可靠的批处理脚本与任务调度逻辑，保障训练数据的稳定性与可复用性。
推动Agent与自动化能力在生产流程中的落地，设计并实现基于Function Calling / Workflow 的自动化流程，使大模型/Agent能够自主完成标注任务、质量校验与异常修复，有效降低人工投入并提升处理效率。
支撑模型训练与数据质量闭环管理，负责训练数据的版本控制、质量监控与效果分析；参与微调实验与数据增强策略实施，将高质量数据转化为模型能力的实际增益。
职位要求：
本科及以上学历，具有一年以上数据工程相关经验，计算机、数据科学、数字媒体等相关专业优先考虑。
具备良好的 Python 编程习惯与扎实的工程实现能力。
有数据标注、模型评估或数据平台建设经验者优先。
了解3D数据结构，具备数字媒体技术、建模或渲染基础者优先。
技术硬性要求：
熟练运用 Python 进行数据处理、脚本开发及自动化流程构建。
熟悉主流3D数据格式（如 OBJ / PLY / GLB / FBX）的内部结构与解析方式。
掌握常用数据处理工具链：NumPy、Pandas、PyTorch、FFmpeg 等。
具备 Agent / Workflow / Function Calling 系统构建或自动化流程开发实践经验。
具备较强的工程落地能力，主动性强，能应对真实场景中复杂数据问题的挑战。
加分项：
曾使用 Blender 等3D软件的 Python API 实现自动化操作（如导入/导出/清洗/渲染）。
具备基础的模型微调或 LoRA 训练经验（了解基本原理即可）。
参与过数据标注体系、模型评测机制或数据平台类项目的实际建设工作。
主要承接大模型数据生产、模型评估及运营相关业务，与研发、产品等团队紧密协作，在预训练、监督微调、强化学习、能力评测及产品落地等大模型全流程数据环节中，协同推进模型性能的持续优化与实际应用。
主要工作内容包括：
搭建并维护高效稳定的3D数据处理Pipeline，负责大规模3D数据的清洗、去噪及格式转换（OBJ/GLB/FBX/PLY），编写可靠的批处理脚本与任务调度逻辑，保障训练数据的稳定性与可复用性。
推动Agent与自动化能力在生产流程中的落地，设计并实现基于Function Calling / Workflow 的自动化流程，使大模型/Agent能够自主完成标注任务、质量校验与异常修复，有效降低人工投入并提升处理效率。
支撑模型训练与数据质量闭环管理，负责训练数据的版本控制、质量监控与效果分析；参与微调实验与数据增强策略实施，将高质量数据转化为模型能力的实际增益。
职位要求：
本科及以上学历，具有一年以上数据工程相关经验，计算机、数据科学、数字媒体等相关专业优先考虑。
具备良好的 Python 编程习惯与扎实的工程实现能力。
有数据标注、模型评估或数据平台建设经验者优先。
了解3D数据结构，具备数字媒体技术、建模或渲染基础者优先。
技术硬性要求：
熟练运用 Python 进行数据处理、脚本开发及自动化流程构建。
熟悉主流3D数据格式（如 OBJ / PLY / GLB / FBX）的内部结构与解析方式。
掌握常用数据处理工具链：NumPy、Pandas、PyTorch、FFmpeg 等。
具备 Agent / Workflow / Function Calling 系统构建或自动化流程开发实践经验。
具备较强的工程落地能力，主动性强，能应对真实场景中复杂数据问题的挑战。
加分项：
曾使用 Blender 等3D软件的 Python API 实现自动化操作（如导入/导出/清洗/渲染）。
具备基础的模型微调或 LoRA 训练经验（了解基本原理即可）。
参与过数据标注体系、模型评测机制或数据平台类项目的实际建设工作。
2026-05-27 13:18
IP属地：北京
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