大模型数据运营专家Reasoning - AI数据与安全

岗位职责

团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。 1、主导reasoning方向数据生产全流程管控，对数据质量与交付效率负总责，紧密联动模型迭代环节，确保数据供给与模型效果优化同频共振； 2、深耕STEM/数理学科推理核心场景，调研学科专家、一线工程师真实解题与问题解决范式，制定科学规范、贴合学科逻辑的数据生产标准、标注规范与验收流程； 3、跟进领域前沿论文、公开科研数据集，完成文献sourcing、内容拆解与方案沉淀；探索并落地多元化标注提效方案，包括但不限于标注工具优化、推理Skill编写、Agent自动化标注链路搭建，沉淀适配STEM复杂推理任务的数据生产方法论，提升推理数据生产效能； 4、深度协同算法、产品团队，理解大模型推理底层逻辑，针对STEM学科推理痛点输出数据构造、负样本挖掘、难度分层、Agentic数据构造的专业方案，打通「领域调研-科研素材沉淀-数据生产-模型推理效果迭代」闭环； 5、承担团队知识输出与带教职责，沉淀STEM推理领域的数据运营方法论，协助团队成员补齐学科推理、大模型推理相关认知。

任职要求

1、硕士学位及以上，理工科背景（计算机/人工智能/数学/物理/化学等）优先； 2、2年及以上大模型推理方向数据运营/数据策略工作经验，完整参与过Reasoning、数学、STEM类模型迭代的数据链路，熟悉SFT、CoT、Agentic推理数据的构造流程，具备STEM/理科科研、学科竞赛、理科数据集构建相关经验优先； 3、具备大模型训练、微调、应用开发或网页爬取等相关技术经验者优先；拥有扎实的计算机网络、多线程等知识基础，能熟练运用Python及Pandas、NumPy、SymPy等三方库完成数据处理工作； 4、对前沿科技有强烈探索欲，主动追踪行业最新论文与研究成果，具备相关知识储备或实践经验者优先；思维灵活创新，敢于尝试多元路径解决问题； 5、具备出色的快速学习与深度理解能力，对数据质量有敏锐的洞察力，具备成熟的项目管理经验与方法者优先，能够独立完成项目立项、跨方目标对齐、标准统一、沟通机制搭建等工作，带领团队高效达成目标。

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