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        "responsibilities": "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。\n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。\n\n1、负责模型医疗应用场景自动评测集建设，参与题集生产、数据规范验收、集成上线和相关指标监测全流程，确保评测集自动评估链路切实可用；\n2、深入理解医疗智能体的核心特性，结合临床任务规划与推理、医疗工具调用与执行、场景感知与交互、记忆与上下文保持、多智能体协作及医疗安全伦理等核心能力维度，设计贴合真实医疗场景的评测任务与Prompt模板，优化评测集结构与内容；\n3、协同医学人员完成评测集专业性评估，保障数据合规与知识准确，规避医疗安全风险；\n4、配合算法团队完成评测集落地应用，收集评测反馈，分析评测结果，输出评测报告，为模型优化提供数据支撑，同时负责维护评测集版本，建立评测用例库，保障评测工作的连续性与规范性。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历，医学信息工程、医学智能影像或数据科学与大数据技术等相关专业，具有大模型疑难评测集建设或医疗AI相关工作经验，有医疗模型Agentic评测实战经验者优先，了解医疗智能体“规划、行动、反思、记忆”的核心架构，掌握Agentic能力的关键评估维度（任务完成率、工具调用准确率、记忆管理能力等）；\n2、了解医疗行业基础知识，熟悉常见医疗场景（临床诊断、病历处理、医疗咨询等），能准确把握医疗数据的专业性与合规性要求，需具备扎实的医疗数据处理经验；\n3、具备良好的逻辑思维、主动问题分析与解决能力，严谨细致，善于沟通协作，能高效配合医学、产品研发团队完成跨部门协作任务；\n4、加分项：具备扎实的数据处理能力，熟练使用Python等编程语言，掌握大量级数据筛选、清洗、校验的常用方法与前沿工具，能独立完成评测集的构建与优化工作。",
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            "Python",
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            "智能体开发"
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        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，医学信息工程、医学智能影像或数据科学与大数据技术等相关专业，具有大模型疑难评测集建设或医疗AI相关工作经验，有医疗模型Agentic评测实战经验者优先，了解医疗智能体“规划、行动、反思、记忆”的核心架构，掌握Agentic能力的关键评估维度（任务完成率、工具调用准确率、记忆管理能力等）；4、加分项：具备扎实的数据处理能力，熟练使用Python等编程语言，掌握大量级数据筛选、清洗、校验的常用方法与前沿工具，能独立完成评测集的构建与优化工作",
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    "fulltext": "医疗评估运营（自动评估应用方向） - AI数据与安全\n职位描述\n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。\n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。\n\n1、负责模型医疗应用场景自动评测集建设，参与题集生产、数据规范验收、集成上线和相关指标监测全流程，确保评测集自动评估链路切实可用；\n2、深入理解医疗智能体的核心特性，结合临床任务规划与推理、医疗工具调用与执行、场景感知与交互、记忆与上下文保持、多智能体协作及医疗安全伦理等核心能力维度，设计贴合真实医疗场景的评测任务与Prompt模板，优化评测集结构与内容；\n3、协同医学人员完成评测集专业性评估，保障数据合规与知识准确，规避医疗安全风险；\n4、配合算法团队完成评测集落地应用，收集评测反馈，分析评测结果，输出评测报告，为模型优化提供数据支撑，同时负责维护评测集版本，建立评测用例库，保障评测工作的连续性与规范性。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，医学信息工程、医学智能影像或数据科学与大数据技术等相关专业，具有大模型疑难评测集建设或医疗AI相关工作经验，有医疗模型Agentic评测实战经验者优先，了解医疗智能体“规划、行动、反思、记忆”的核心架构，掌握Agentic能力的关键评估维度（任务完成率、工具调用准确率、记忆管理能力等）；\n2、了解医疗行业基础知识，熟悉常见医疗场景（临床诊断、病历处理、医疗咨询等），能准确把握医疗数据的专业性与合规性要求，需具备扎实的医疗数据处理经验；\n3、具备良好的逻辑思维、主动问题分析与解决能力，严谨细致，善于沟通协作，能高效配合医学、产品研发团队完成跨部门协作任务；\n4、加分项：具备扎实的数据处理能力，熟练使用Python等编程语言，掌握大量级数据筛选、清洗、校验的常用方法与前沿工具，能独立完成评测集的构建与优化工作。\n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。\n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。\n\n1、负责模型医疗应用场景自动评测集建设，参与题集生产、数据规范验收、集成上线和相关指标监测全流程，确保评测集自动评估链路切实可用；\n2、深入理解医疗智能体的核心特性，结合临床任务规划与推理、医疗工具调用与执行、场景感知与交互、记忆与上下文保持、多智能体协作及医疗安全伦理等核心能力维度，设计贴合真实医疗场景的评测任务与Prompt模板，优化评测集结构与内容；\n3、协同医学人员完成评测集专业性评估，保障数据合规与知识准确，规避医疗安全风险；\n4、配合算法团队完成评测集落地应用，收集评测反馈，分析评测结果，输出评测报告，为模型优化提供数据支撑，同时负责维护评测集版本，建立评测用例库，保障评测工作的连续性与规范性。\n1、本科及以上学历，医学信息工程、医学智能影像或数据科学与大数据技术等相关专业，具有大模型疑难评测集建设或医疗AI相关工作经验，有医疗模型Agentic评测实战经验者优先，了解医疗智能体“规划、行动、反思、记忆”的核心架构，掌握Agentic能力的关键评估维度（任务完成率、工具调用准确率、记忆管理能力等）；\n2、了解医疗行业基础知识，熟悉常见医疗场景（临床诊断、病历处理、医疗咨询等），能准确把握医疗数据的专业性与合规性要求，需具备扎实的医疗数据处理经验；\n3、具备良好的逻辑思维、主动问题分析与解决能力，严谨细致，善于沟通协作，能高效配合医学、产品研发团队完成跨部门协作任务；\n4、加分项：具备扎实的数据处理能力，熟练使用Python等编程语言，掌握大量级数据筛选、清洗、校验的常用方法与前沿工具，能独立完成评测集的构建与优化工作。",
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