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岗位要求：
1、大模型深度使用者：了解主流大模型的特点与区别，具备扎实的 Prompt Engineering 能力，熟练掌握 CoT、ReAct 等提示工程技术。
2、具备 AI Agent 认知能力：深入理解 AI Agent 的架构设计，掌握 Tool Use、Memory、Planning 等核心机制，有 LangChain、AutoGen 或同类框架使用经验者优先考虑。
3、构建大模型评测基准：搭建覆盖音频、视频、图像、文本等多模态的评估体系，设计科学合理的评测指标，并实现评测工具链的自动化。
4、评测数据自动化生成与分析：搭建评测数据集的生产流程，支撑模型评测与结果分析工作；
5、优先条件：计算机、人工智能、语言学等相关专业方向。在 GitHub、HuggingFace 上有开源项目贡献，或运营技术博客者优先。熟悉 Python，可编写基础脚本用于数据处理或评测自动化。
岗位职责：
1、数据构建
（1）参与大模型训练所需高质量指令数据的撰写工作。
（2）设计复杂场景下的数据样本，涵盖音视图文多模态内容，包括多轮对话、工具调用、代码执行、任务规划等多种任务类型的数据。
2、模型评估
（1）参与制定评估标准，对大模型输出结果进行多维度评分。
（2）构造“对抗性”测试数据，探索模型在边界情况下的行为表现。
（3）系统性地评估各类模型，输出详尽的 Badcase 分析报告，为算法优化提供切实可行的改进建议。
1、大模型深度使用者：了解主流大模型的特点与区别，具备扎实的 Prompt Engineering 能力，熟练掌握 CoT、ReAct 等提示工程技术。
2、具备 AI Agent 认知能力：深入理解 AI Agent 的架构设计，掌握 Tool Use、Memory、Planning 等核心机制，有 LangChain、AutoGen 或同类框架使用经验者优先考虑。
3、构建大模型评测基准：搭建覆盖音频、视频、图像、文本等多模态的评估体系，设计科学合理的评测指标，并实现评测工具链的自动化。
4、评测数据自动化生成与分析：搭建评测数据集的生产流程，支撑模型评测与结果分析工作；
5、优先条件：计算机、人工智能、语言学等相关专业方向。在 GitHub、HuggingFace 上有开源项目贡献，或运营技术博客者优先。熟悉 Python，可编写基础脚本用于数据处理或评测自动化。
岗位职责：
1、数据构建
（1）参与大模型训练所需高质量指令数据的撰写工作。
（2）设计复杂场景下的数据样本，涵盖音视图文多模态内容，包括多轮对话、工具调用、代码执行、任务规划等多种任务类型的数据。
2、模型评估
（1）参与制定评估标准，对大模型输出结果进行多维度评分。
（2）构造“对抗性”测试数据，探索模型在边界情况下的行为表现。
（3）系统性地评估各类模型，输出详尽的 Badcase 分析报告，为算法优化提供切实可行的改进建议。
2026-05-20 14:42
IP属地：广东深圳
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