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AI數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專(zhuān)家--創(chuàng)作方向： 統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè) 職位描述： 1.結(jié)合Prompt Engineering (PE)與AI Agent架構(gòu),圍繞多模態(tài)對(duì)話、內(nèi)容創(chuàng)作等場(chǎng)景,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)策略并產(chǎn)出 適配大模型不同訓(xùn)練階段的高質(zhì)量數(shù)據(jù),能對(duì)生產(chǎn)鏈路、工具調(diào)用鏈路進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。 2.協(xié)同產(chǎn)品、研發(fā)團(tuán)隊(duì),參與大模型后訓(xùn)練(SFT/RLHF)從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、數(shù)據(jù)合成到質(zhì)量評(píng)估的完整模型效 果優(yōu)化流程。 3.在創(chuàng)意寫(xiě)作、實(shí)用寫(xiě)作、傳播型寫(xiě)作等多個(gè)創(chuàng)作領(lǐng)域,制定并迭代數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、細(xì)化規(guī)則與篩選策略。 4.針對(duì)模型高頻問(wèn)題,基于SFT與RL需求,設(shè)計(jì)PE策路、workflow工作流等,探索更高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式。 職位要求 1.本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè),兼具理科邏輯思維與文科文本敏感度者 優(yōu)先。 2.熟悉Prompt Engineering核心方法論,有PE項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),理解AI Agent工作原理、Function Call機(jī)制 掌握SFT與RL等基礎(chǔ)概念。 3.有NLP數(shù)據(jù)視角的文本分析能力,兼具數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力優(yōu)先。 4.具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作、問(wèn)題解決能力及自驅(qū)力。 5.加分項(xiàng):熟練使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與Agent工具鏈開(kāi)發(fā),有自動(dòng)化腳本開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。